Analisi bibliometrica - docenti del DMIF
Claudia Costa
2024-02-22
0.1 Caricamento librerie
1 Introduzione
1.1 Caricamento file
uso file CSV filtrato con i docenti scelti a mano (serve la lista?), scaricati il 12/02/2024 query usata su scopus: AF-ID ( “Università degli Studi di Udine” 60025965 ) AND SUBJAREA ( comp ) AND ( LIMIT-TO ( PREFNAMEAUID , “Montanari, A.#7101889543” ) OR LIMIT-TO ( PREFNAMEAUID , “Chittaro, L.#7004119007” ) OR LIMIT-TO ( PREFNAMEAUID , “Mizzaro, S.#6603594721” ) OR LIMIT-TO ( PREFNAMEAUID , “Dovier, A.#6603827082” ) OR LIMIT-TO ( PREFNAMEAUID , “Policriti, A.#6701331312” ) OR LIMIT-TO ( PREFNAMEAUID , “Miculan, M.#6602346936” ) OR LIMIT-TO ( PREFNAMEAUID , “Piazza, C.#56228866500” ) OR LIMIT-TO ( PREFNAMEAUID , “Piciarelli, C.#9039137600” ) OR LIMIT-TO ( PREFNAMEAUID , “Fontana, F.#55970349500” ) OR LIMIT-TO ( PREFNAMEAUID , “Lancia, G.#6701584197” ) OR LIMIT-TO ( PREFNAMEAUID , “Formisano, A.#7003786950” ) OR LIMIT-TO ( PREFNAMEAUID , “Roitero, K.#57191042663” ) OR LIMIT-TO ( PREFNAMEAUID , “Scagnetto, I.#56242036400” ) OR LIMIT-TO ( PREFNAMEAUID , “Brajnik, G.#6603009854” ) OR LIMIT-TO ( PREFNAMEAUID , “Serra, G.#10140344600” ) OR LIMIT-TO ( PREFNAMEAUID , “Ranon, R.#6603216942” ) OR LIMIT-TO ( PREFNAMEAUID , “Franceschet, M.#6603459161” ) OR LIMIT-TO ( PREFNAMEAUID , “Mirolo, C.#6603641510” ) OR LIMIT-TO ( PREFNAMEAUID , “Della Mea, V.#7003376592” ) OR LIMIT-TO ( PREFNAMEAUID , “Buttussi, F.#16229748200” ) OR LIMIT-TO ( PREFNAMEAUID , “Geatti, L.#57204585138” ) OR LIMIT-TO ( PREFNAMEAUID , “D'Agostino, G.#35617431600” ) OR LIMIT-TO ( PREFNAMEAUID , “Della Monica, D.#57195719517” ) OR LIMIT-TO ( PREFNAMEAUID , “Maddalena, E.#56382377600” ) OR LIMIT-TO ( PREFNAMEAUID , “Casagrande, A.#23395669600” ) OR LIMIT-TO ( PREFNAMEAUID , “Comini, G.#7005313868” ) OR LIMIT-TO ( PREFNAMEAUID , “Puppis, G.#6507419503” ) OR LIMIT-TO ( PREFNAMEAUID , “Mea, V.D.#7003376592” ) OR LIMIT-TO ( PREFNAMEAUID , “Soprano, M.#57203392311” ) OR LIMIT-TO ( PREFNAMEAUID , “Monica, D.D.#57195719517” ) OR LIMIT-TO ( PREFNAMEAUID , “Romanello, R.#57903048800” ) ) istResults, n=15, size = 10, labelsize=5)
# uso file bib filtrato con i docenti scelti a mano, scaricati il 12/02/2024
#fileF <- "uniudFiltered (1).bib"
#fileF <- "scopus.txt"
#uniudFilt <- convert2df(file = fileF, dbsource = "scopus", format = "bibtex")fileCSV <- "scopus.csv"
prova <- convert2df(file = fileCSV, dbsource = "scopus", format = "csv")##
## Converting your scopus collection into a bibliographic dataframe
##
## Done!
##
##
## Generating affiliation field tag AU_UN from C1: Done!La bibliometria è l’applicazione dell’analisi quantitativa e della statistica alle pubblicazioni, come gli articoli delle riviste, e ai relativi conteggi delle citazioni. La valutazione quantitativa dei dati relativi alle pubblicazioni e alle citazioni è oggi utilizzata in quasi tutti i campi scientifici per valutare la crescita, la maturità, gli autori di punta, le mappe concettuali e intellettuali, le tendenze di una comunità scientifica.
La bibliometria è utilizzata anche nella valutazione delle prestazioni della ricerca, soprattutto nei laboratori universitari e governativi, e anche da responsabili politici, direttori e amministratori della ricerca, specialisti dell’informazione e bibliotecari, e dagli stessi studiosi.
La libreria Bibliometrix supporta l’analisi di questi dati in 3 punti chiave:
importazione e conversione ad un formato adatto ad R;
analisi bibliometrica di base di un dataset di pubblicazioni;
costruzione matrici per l’analisi di co-citazioni, accoppiamenti, collaborazioni e co-parole. Le matrici sono i dati di input per eseguire l’analisi delle reti, l’analisi delle corrispondenze multiple e qualsiasi altra tecnica di riduzione dei dati.
2 Analisi bibliometrica
2.1 Analisi descrittiva dataframe
Il primo passo consiste nell’effettuare un’analisi descrittiva dei dati bibliografici.
La funzione biblioAnalysis calcola le principali misure bibliometriche e ritorna un oggetto della classe “bibliometrix”.
E’ una lista contenente diverse componenti: List element Description Articles the total number of manuscripts Authors the authors’ frequency distribution AuthorsFrac the authors’ frequency distribution (fractionalized) FirstAuthors corresponding author of each manuscript nAUperPaper the number of authors per manuscript Appearances the number of author appearances nAuthors the number of authors AuMultiAuthoredArt the number of authors of multi-authored articles MostCitedPapers the list of manuscripts sorted by citations Years publication year of each manuscript FirstAffiliation the affiliation of the corresponding author Affiliations the frequency distribution of affiliations (of all co-authors for each paper) Aff_frac the fractionalized frequency distribution of affiliations (of all co-authors for each paper) CO the affiliation country of the corresponding author Countries the affiliation countries’ frequency distribution CountryCollaboration the intra-country (SCP) and inter-country (MCP) collaboration indices TotalCitation the number of times each manuscript has been cited TCperYear the yearly average number of times each manuscript has been cited Sources the frequency distribution of sources (journals, books, etc.) DE the frequency distribution of authors’ keywords ID the frequency distribution of keywords associated to the manuscript by SCOPUS and Thomson Reuters’ ISI Web of Knowledge databases
Functions summary and plot Per riassumere i risultati principali dell’analisi bibliometrica, utilizzare la funzione generica summary. Essa visualizza le informazioni principali sulla struttura dei dati bibliografici e diverse tabelle, come la produzione scientifica annuale, i principali manoscritti per numero di citazioni, gli autori più produttivi, i Paesi più produttivi, le citazioni totali per Paese, le fonti più rilevanti (riviste) e le parole chiave più rilevanti.
La tabella delle informazioni principali descrive le dimensioni della raccolta in termini di numero di documenti, numero di autori, numero di fonti, numero di parole chiave, durata e numero medio di citazioni.
Inoltre, vengono mostrati diversi indici di co-autorialità. In particolare, l’indice Autori per articolo è calcolato come rapporto tra il numero totale di autori e il numero totale di articoli. L’indice Co-Autori per articolo è calcolato come numero medio di co-autori per articolo. In questo caso, l’indice tiene conto delle presenze degli autori, mentre per gli “autori per articolo” un autore, anche se ha pubblicato più di un articolo, viene conteggiato una sola volta. Per questo motivo, l’indice Autori per articolo ≤ Coautori per indice di articolo.
L’indice di collaborazione (CI) è calcolato come Totale autori di articoli con più autori/Totale articoli con più autori (Elango e Rajendran, 2012; Koseoglu, 2016). In altre parole, l’indice di collaborazione è un indice di coautori per articolo calcolato solo sulla serie di articoli con più autori.
(cose kaggle) Sebbene la bibliometria sia nota soprattutto per quantificare la produzione scientifica e misurarne la qualità e l’impatto, è utile anche per visualizzare e analizzare le strutture intellettuali, concettuali e sociali della ricerca, nonché la loro evoluzione e gli aspetti dinamici.
In questo modo, la bibliometria mira a descrivere come sono strutturate specifiche discipline, domini scientifici o campi di ricerca e come si evolvono nel tempo. In altre parole, i metodi bibliometrici aiutano a mappare la scienza (la cosiddetta mappatura della scienza) e sono molto utili nel caso della sintesi delle ricerche, soprattutto per quelle sistematiche.
La bibliometria è una scienza accademica fondata su un insieme di metodi statistici che possono essere utilizzati per analizzare quantitativamente i big data scientifici e la loro evoluzione nel tempo e scoprire informazioni. La struttura di rete è spesso utilizzata per modellare l’interazione tra autori, documenti/articoli, riferimenti, parole chiave, ecc.
Bibliometrix è un software open-source per automatizzare le fasi di analisi e visualizzazione dei dati. Dopo aver convertito e caricato i dati bibliografici in R, Bibliometrix esegue un’analisi descrittiva e diverse analisi della struttura della ricerca.
L’analisi descrittiva fornisce alcune istantanee sullo sviluppo annuale della ricerca, i primi “k” autori produttivi, i documenti, i Paesi e le parole chiave più rilevanti.
results <- biblioAnalysis(prova, sep = ";")
options(width=100)
S <- summary(object = results, k = 15, pause = FALSE)##
##
## MAIN INFORMATION ABOUT DATA
##
## Timespan 1987 : 2024
## Sources (Journals, Books, etc) 386
## Documents 1251
## Annual Growth Rate % 5.78
## Document Average Age 11
## Average citations per doc 13.63
## Average citations per year per doc 1.157
## References 28512
##
## DOCUMENT TYPES
## article 446
## book 1
## book chapter 41
## conference paper 703
## data paper 1
## editorial 40
## erratum 2
## note 1
## review 15
## short survey 1
##
## DOCUMENT CONTENTS
## Keywords Plus (ID) 6244
## Author's Keywords (DE) 1972
##
## AUTHORS
## Authors 1012
## Author Appearances 4233
## Authors of single-authored docs 17
##
## AUTHORS COLLABORATION
## Single-authored docs 77
## Documents per Author 1.24
## Co-Authors per Doc 3.38
## International co-authorships % 32.93
##
##
## Annual Scientific Production
##
## Year Articles
## 1987 1
## 1988 1
## 1989 1
## 1990 1
## 1991 3
## 1993 4
## 1994 5
## 1995 12
## 1996 7
## 1997 10
## 1998 11
## 1999 9
## 2000 15
## 2001 17
## 2002 25
## 2003 23
## 2004 44
## 2005 29
## 2006 35
## 2007 49
## 2008 54
## 2009 60
## 2010 46
## 2011 44
## 2012 40
## 2013 32
## 2014 50
## 2015 58
## 2016 55
## 2017 60
## 2018 85
## 2019 59
## 2020 73
## 2021 62
## 2022 76
## 2023 87
## 2024 8
##
## Annual Percentage Growth Rate 5.78
##
##
## Most Productive Authors
##
## Authors Articles Authors Articles Fractionalized
## 1 MONTANARI A 196 CHITTARO L 77.7
## 2 CHITTARO L 161 MONTANARI A 57.5
## 3 MIZZARO S 130 MIZZARO S 41.0
## 4 DOVIER A 118 POLICRITI A 39.8
## 5 POLICRITI A 109 DOVIER A 39.8
## 6 MICULAN M 83 MICULAN M 37.4
## 7 PIAZZA C 81 PIAZZA C 26.6
## 8 PICIARELLI C 57 LANCIA G 26.1
## 9 FORESTI GL 56 FRANCESCHET M 22.3
## 10 FONTANA F 55 BRAJNIK G 21.2
## 11 LANCIA G 55 FONTANA F 17.4
## 12 PONTELLI E 55 FORMISANO A 17.2
## 13 FORMISANO A 54 PICIARELLI C 16.8
## 14 SALA P 52 PONTELLI E 15.3
## 15 SCIAVICCO G 52 FORESTI GL 15.3
##
##
## Top manuscripts per citations
##
## Paper DOI TC TCperYear NTC
## 1 CORNIA M, 2018, IEEE TRANS IMAGE PROCESS 10.1109/TIP.2018.2851672 385 55.00 26.76
## 2 CHITTARO L, 2007, COMPUT EDUC 10.1016/j.compedu.2005.06.002 286 15.89 11.90
## 3 BUTTUSSI F, 2018, IEEE TRANS VISUAL COMPUT GRAPHICS 10.1109/TVCG.2017.2653117 276 39.43 19.18
## 4 CHITTARO L, 2015, IEEE TRANS VISUAL COMPUT GRAPHICS 10.1109/TVCG.2015.2391853 250 25.00 15.76
## 5 CHITTARO L, 2006, COMPUTER 10.1109/MC.2006.109 248 13.05 7.72
## 6 NADALIN F, 2012, BMC BIOINFORM 10.1186/1471-2105-13-S14-S8 245 18.85 13.74
## 7 PICIARELLI C, 2006, PATTERN RECOGN LETT 10.1016/j.patrec.2006.02.004 218 11.47 6.79
## 8 JENSEN CS, 1998, LECT NOTES COMPUT SCI 10.1007/bfb0053710 218 8.07 4.52
## 9 FRANCESCHET M, 2010, J INF 10.1016/j.joi.2010.06.003 182 12.13 6.45
## 10 FRANCESCHET M, 2010, SCIENTOMETRICS 10.1007/s11192-009-0021-2 172 11.47 6.10
## 11 FRANCESCHET M, 2011, COMMUN ACM 10.1145/1953122.1953146 137 9.79 6.72
## 12 MIZZARO S, 1998, INTERACT COMPUT 10.1016/S0953-5438(98)00012-5 136 5.04 2.82
## 13 BUTTUSSI F, 2008, ARTIF INTELL MED 10.1016/j.artmed.2007.11.004 127 7.47 7.45
## 14 BURIGAT S, 2007, INT J HUM COMPUT STUD 10.1016/j.ijhcs.2007.07.003 123 6.83 5.12
## 15 DOVIER A, 2004, THEOR COMPUT SCI 10.1016/S0304-3975(03)00361-X 117 5.57 5.11
##
##
## Corresponding Author's Countries
##
## Country Articles Freq SCP MCP MCP_Ratio
## 1 ITALY 630 0.87866 499 131 0.208
## 2 SWITZERLAND 12 0.01674 0 12 1.000
## 3 UNITED KINGDOM 11 0.01534 0 11 1.000
## 4 USA 9 0.01255 0 9 1.000
## 5 SPAIN 8 0.01116 0 8 1.000
## 6 DENMARK 7 0.00976 0 7 1.000
## 7 FRANCE 6 0.00837 0 6 1.000
## 8 MEXICO 5 0.00697 0 5 1.000
## 9 NETHERLANDS 5 0.00697 0 5 1.000
## 10 FINLAND 3 0.00418 0 3 1.000
## 11 ICELAND 3 0.00418 0 3 1.000
## 12 AUSTRALIA 2 0.00279 0 2 1.000
## 13 AUSTRIA 2 0.00279 0 2 1.000
## 14 CYPRUS 2 0.00279 0 2 1.000
## 15 GERMANY 2 0.00279 0 2 1.000
##
##
## SCP: Single Country Publications
##
## MCP: Multiple Country Publications
##
##
## Total Citations per Country
##
## Country Total Citations Average Article Citations
## 1 ITALY 10704 16.99
## 2 DENMARK 224 32.00
## 3 USA 206 22.89
## 4 UNITED KINGDOM 195 17.73
## 5 SPAIN 112 14.00
## 6 FRANCE 91 15.17
## 7 MEXICO 80 16.00
## 8 SOUTH AFRICA 64 64.00
## 9 CYPRUS 63 31.50
## 10 NETHERLANDS 57 11.40
## 11 FINLAND 37 12.33
## 12 AUSTRALIA 34 17.00
## 13 SWITZERLAND 30 2.50
## 14 ICELAND 22 7.33
## 15 POLAND 22 11.00
##
##
## Most Relevant Sources
##
## Sources
## 1 LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE (INCLUDING SUBSERIES LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND LECTURE NOTES IN BIOINFORMATICS)
## 2 CEUR WORKSHOP PROCEEDINGS
## 3 THEORETICAL COMPUTER SCIENCE
## 4 LEIBNIZ INTERNATIONAL PROCEEDINGS IN INFORMATICS LIPICS
## 5 ACM INTERNATIONAL CONFERENCE PROCEEDING SERIES
## 6 ELECTRONIC PROCEEDINGS IN THEORETICAL COMPUTER SCIENCE EPTCS
## 7 ELECTRONIC NOTES IN THEORETICAL COMPUTER SCIENCE
## 8 EURO ADVANCED TUTORIALS ON OPERATIONAL RESEARCH
## 9 INFORMATION AND COMPUTATION
## 10 INTERNATIONAL JOURNAL OF HUMAN COMPUTER STUDIES
## 11 COMMUNICATIONS IN COMPUTER AND INFORMATION SCIENCE
## 12 THEORY AND PRACTICE OF LOGIC PROGRAMMING
## 13 FUNDAMENTA INFORMATICAE
## 14 JOURNAL OF LOGIC AND COMPUTATION
## 15 SPRINGERBRIEFS IN COMPUTER SCIENCE
## Articles
## 1 245
## 2 115
## 3 31
## 4 28
## 5 26
## 6 25
## 7 24
## 8 16
## 9 15
## 10 14
## 11 13
## 12 13
## 13 12
## 14 10
## 15 10
##
##
## Most Relevant Keywords
##
## Author Keywords (DE) Articles Keywords-Plus (ID) Articles
## 1 EVALUATION 30 COMPUTER CIRCUITS 121
## 2 MODEL CHECKING 26 SEMANTICS 99
## 3 MOBILE DEVICES 24 LOGIC PROGRAMMING 96
## 4 VIRTUAL REALITY 24 TEMPORAL LOGIC 95
## 5 INTERVAL TEMPORAL LOGIC 21 ARTIFICIAL INTELLIGENCE 91
## 6 CROWDSOURCING 18 INFORMATION RETRIEVAL 71
## 7 DEEP LEARNING 18 AUTOMATA THEORY 68
## 8 COMPLEXITY 17 INTERVAL TEMPORAL LOGIC 67
## 9 DECIDABILITY 15 ALGORITHMS 64
## 10 BISIMULATION 14 COMPUTABILITY AND DECIDABILITY 61
## 11 MACHINE LEARNING 14 MODEL CHECKING 60
## 12 ANSWER SET PROGRAMMING 13 COMPUTER SCIENCE 55
## 13 COMPUTATIONAL COMPLEXITY 13 VIRTUAL REALITY 55
## 14 TREC 13 FORMAL LOGIC 52
## 15 TRAINING 12 COMPUTATION THEORY 50gs <- plot.bibliometrix(x = results, k = 15, pause = FALSE)## Warning: The `size` argument of `element_line()` is deprecated as of ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use the `linewidth` argument instead.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was generated.ggplotly(gs$MostProdAuthors)ggplotly(gs$MostProdCountries)ggplotly(gs$AnnualScientProd)ggplotly(gs$AverArtCitperYear)ggplotly(gs$AverTotCitperYear)# prendere oggetti creati con plot e passarlo a plotly
# es oggetto g plot passarlo ggplotly(g) e crea grafico interattivo! salvare grafo in HTML2.1.1 Documenti per tipo
prova %>%
count(DT, sort = TRUE)## DT n
## 1 CONFERENCE PAPER 703
## 2 ARTICLE 446
## 3 BOOK CHAPTER 41
## 4 EDITORIAL 40
## 5 REVIEW 15
## 6 ERRATUM 2
## 7 BOOK 1
## 8 DATA PAPER 1
## 9 NOTE 1
## 10 SHORT SURVEY 1docType <- ggplot(prova) +
geom_bar(mapping = aes(x = fct_infreq(DT), fill = DT)) +
labs(x = "", y = "Number of documents", fill = "Type") +
theme_bw() +
theme(legend.position = "bottom", axis.text.x = element_text(angle = -60))
ggplotly(docType)il tipo piu presente è il conference paper, seguito da articoli e capitoli di libro
2.1.2 Analisi dei riferimenti citati
La funzione citazioni genera la tabella di frequenza dei riferimenti più citati o dei primi autori più citati (dei riferimenti). (nel senso, sono tutte le references degli articoli della collezione)
Per ogni manoscritto, i riferimenti citati sono in un’unica stringa memorizzata nella colonna “CR” del data frame. Per ottenere i manoscritti più frequentemente citati:
mostCitedRef <- citations(prova, field = "article", sep = ";")
cbind(mostCitedRef$Cited[1:10])## [,1]
## MOSZKOWSKI B., REASONING ABOUT DIGITAL CIRCUITS, (1983) 36
## ALLEN J.F., MAINTAINING KNOWLEDGE ABOUT TEMPORAL INTERVALS, COMMUNICATIONS OF THE ACM, 26, 11, PP. 832-843, (1983) 32
## BRESOLIN D., GORANKO V., MONTANARI A., SCIAVICCO G., PROPOSITIONAL INTERVAL NEIGHBORHOOD LOGICS: EXPRESSIVENESS, DECIDABILITY, AND UNDECIDABLE EXTENSIONS, ANNALS OF PURE AND APPLIED LOGIC, 161, 3, PP. 289-304, (2009) 25
## VENEMA Y., A MODAL LOGIC FOR CHOPPING INTERVALS, JOURNAL OF LOGIC AND COMPUTATION, 1, 4, PP. 453-476, (1991) 25
## HALPERN J., SHOHAM Y., A PROPOSITIONAL MODAL LOGIC OF TIME INTERVALS, JOURNAL OF THE ACM, 38, 4, PP. 935-962, (1991) 23
## VENEMA Y., EXPRESSIVENESS AND COMPLETENESS OF AN INTERVAL TENSE LOGIC, NOTRE DAME JOURNAL OF FORMAL LOGIC, 31, 4, PP. 529-547, (1990) 23
## HALPERN J.Y., SHOHAM Y., A PROPOSITIONAL MODAL LOGIC OF TIME INTERVALS, JOURNAL OF THE ACM, 38, 4, PP. 935-962, (1991) 21
## HILLSTON J., A COMPOSITIONAL APPROACH TO PERFORMANCE MODELLING, (1996) 18
## ALLEN J.F., MAINTAINING KNOWLEDGE ABOUT TEMPORAL INTERVALS, COMMUN. ACM, 26, 11, PP. 832-843, (1983) 17
## BRESOLIN D., MONTANARI A., SCIAVICCO G., AN OPTIMAL DECISION PROCEDURE FOR RIGHT PROPOSITIONAL NEIGHBORHOOD LOGIC, JOURNAL OF AUTOMATED REASONING, 38, 1-3, PP. 173-199, (2007) 16vediamo che 2 articoli di Montanari sono tra i più citati
Per ottenere i primi autori più frequentemente citati:
mostCitedAut <- citations(prova, field = "author", sep = ";")
cbind(mostCitedAut$Cited[1:15])## [,1]
## MONTANARI A 1100
## ET AL 980
## SCIAVICCO G 449
## DOVIER A 409
## MIZZARO S 393
## POLICRITI A 380
## SALA P 380
## CHITTARO L 357
## PONTELLI E 348
## BRESOLIN D 345
## GORANKO V 292
## MICULAN M 279
## PIAZZA C 253
## PERON A 242
## MOLINARI A 198#cbind(CR$Cited[c(-2, 1:14)])vediamo che gli autori più frequentemente citati sono montanari, dovier, mizzaro, policriti etc
La funzione localCitations genera la tabella di frequenza degli autori più citati localmente. Le citazioni locali misurano quante volte un autore (o un documento) incluso in questa raccolta è stato citato da altri autori presenti nella raccolta. Calcola le citazioni locali (LCS) di autori e documenti di una raccolta bibliografica.
Per ottenere gli autori locali più frequentemente citati:
mostCitedAutLoc <- localCitations(prova, sep = ";")## Warning in scopus(M = M, min.citations = min.citations, sep = sep, network = network, : NA introdotti per coercizione## Warning: There were 2 warnings in `mutate()`.
## The first warning was:
## ℹ In argument: `Page.start = as.numeric(.data$Page.start)`.
## Caused by warning:
## ! NA introdotti per coercizione
## ℹ Run `dplyr::last_dplyr_warnings()` to see the 1 remaining warning.mostCitedAutLoc$Authors[1:15,]## Author LocalCitations
## 611 MONTANARI A 685
## 783 SALA P 293
## 600 MIZZARO S 291
## 190 CHITTARO L 267
## 820 SCIAVICCO G 256
## 116 BRESOLIN D 228
## 324 DOVIER A 202
## 693 PERON A 194
## 766 ROITERO K 189
## 592 MICULAN M 161
## 605 MOLINARI A 151
## 696 PIAZZA C 147
## 712 POLICRITI A 147
## 109 BOZZELLI L 146
## 424 GORANKO V 140Per ottenere gli articoli di questi autori: (LCS local e GCS global)
mostCitedAutLoc$Papers[1:10,]## Paper DOI Year LCS GCS
## 824 BRESOLIN D, 2010, J LOGIC COMPUT 10.1093/logcom/exn063 2010 33 49
## 203 ROITERO K, 2020, CEUR WORKSHOP PROC 2020 30 7
## 208 ROITERO K, 2020, INF PROCESS MANAGE 10.1016/j.ipm.2019.102149 2020 30 7
## 834 MONTANARI A, 2010, LECT NOTES COMPUT SCI 10.1007/978-3-642-14162-1_29 2010 26 54
## 981 BRESOLIN D, 2007, J AUTOM REASONING 10.1007/s10817-006-9051-0 2007 26 37
## 621 BRESOLIN D, 2014, ANN MATH ARTIF INTELL 10.1007/s10472-013-9376-4 2014 25 38
## 1172 GORANKO V, 2003, J UNIVERS COMPUT SCI 2003 23 64
## 320 BOZZELLI L, 2018, ACM TRANS COMPUT LOG 10.1145/3281028 2018 22 17
## 515 MOLINARI A, 2016, ACTA INFORM 10.1007/s00236-015-0250-1 2016 22 42
## 994 BRESOLIN D, 2007, LECT NOTES COMPUT SCI-a-b 10.1007/978-3-540-70918-3_47 2007 19 292.2 Classifica di dominanza degli autori
La funzione dominanza calcola la classifica di dominanza degli autori come proposto da Kumar & Kumar, 2008.
Gli argomenti della funzione sono: i risultati (oggetto di classe bibliometria) ottenuti da biblioAnalisi; e k (il numero di autori da considerare nell’analisi).
domAut <- dominance(results, k = 10)
domAut## Author Dominance Factor Tot Articles Single-Authored Multi-Authored First-Authored Rank by Articles Rank by DF
## 1 CHITTARO L 0.54609929 161 20 141 77 2 1
## 2 DOVIER A 0.34210526 118 4 114 39 4 2
## 3 PICIARELLI C 0.28571429 57 1 56 16 8 3
## 4 FONTANA F 0.28301887 55 2 53 15 10 4
## 5 MICULAN M 0.24358974 83 5 78 19 6 5
## 6 MONTANARI A 0.13846154 196 1 195 27 1 6
## 7 POLICRITI A 0.12962963 109 1 108 14 5 7
## 8 PIAZZA C 0.11111111 81 0 81 9 7 8
## 9 MIZZARO S 0.09600000 130 5 125 12 3 9
## 10 FORESTI GL 0.07142857 56 0 56 4 9 10Il fattore di dominanza è un rapporto che indica la frazione di articoli con più autori in cui uno studioso compare come primo autore.
nessuno è stato primo autore di tutti gli articoli pubblicati
2.3 Indice h degli autori
L’h-index è una metrica a livello di autore che cerca di misurare sia la produttività che l’impatto citazionale delle pubblicazioni di uno scienziato o di uno studioso.
L’indice si basa sull’insieme degli articoli più citati dello scienziato e sul numero di citazioni ricevute in altre pubblicazioni. L’indice è strutturato per quantificare mediante un singolo indice numerico non solo la produzione, ma anche l’influenza di uno scienziato, distinguendolo da chi avesse pubblicato molti articoli ma di scarso interesse.
La funzione Hindex calcola l’indice H degli autori o l’indice H delle fonti e le sue varianti (g-index e m-index) in una raccolta bibliografica.
Gli argomenti della funzione sono: M un data frame bibliografico; campo è un elemento di carattere che definisce l’unità di analisi in termini di autori (campo = “auhtor”) o di fonti (campo = “source”); elementi un vettore di caratteri contenente i nomi degli autori (o delle fonti) per i quali si vuole calcolare l’H-index. L’argomento ha la forma c(“COGNOME1 N”, “COGNOME2 N”,…)
Per calcolare l’indice h di … in questa raccolta: NON SERVE
#indices <- Hindex(prova, field = "author", elements=c("PIAZZA C", "DOVIER A", "ROMANELLO R", "FRANCESCHET M", "ROITERO K"), sep = ";", years = 10)
#indices$H#indices$CitationListPer calcolare l’h-index dei primi 10 autori più produttivi (in questa raccolta):
authors=gsub(","," ",names(results$Authors)[1:10])
indicesAll <- Hindex(prova, field = "author", elements=authors, sep = ";", years = 50)
indicesAll$H## Element h_index g_index m_index TC NP PY_start
## 1 CHITTARO L 39 63 1.1470588 4684 161 1991
## 2 DOVIER A 18 29 0.6666667 1197 118 1998
## 3 FONTANA F 8 12 0.5333333 245 55 2010
## 4 FORESTI GL 14 27 0.7000000 822 56 2005
## 5 MICULAN M 16 23 0.5161290 695 83 1994
## 6 MIZZARO S 20 33 0.7142857 1362 130 1997
## 7 MONTANARI A 22 35 0.6875000 2058 196 1993
## 8 PIAZZA C 15 27 0.6000000 854 81 2000
## 9 PICIARELLI C 16 28 0.8000000 901 57 2005
## 10 POLICRITI A 19 35 0.5428571 1552 109 1990h index piu alto: chittaro, montanari, mizzaro
2.4 Produttività dei Top-Autori nel tempo
La funzione AuthorProdOverTime calcola e traccia la produzione degli autori (in termini di numero di pubblicazioni e di citazioni totali all’anno) nel tempo.
Gli argomenti della funzione sono: M un data frame bibliografico; k è il numero di k Top Authors; grafico è una logica. Se grafico=TRUE, la funzione traccia il grafico della produzione degli autori nel tempo.
topAU <- authorProdOverTime(prova, k = 10, graph = TRUE)## Warning: Use of .data in tidyselect expressions was deprecated in tidyselect 1.2.0.
## ℹ Please use `"AU.x"` instead of `.data$AU.x`
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was generated.## Warning: Use of .data in tidyselect expressions was deprecated in tidyselect 1.2.0.
## ℹ Please use `"PY"` instead of `.data$PY`
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was generated.## Warning: Use of .data in tidyselect expressions was deprecated in tidyselect 1.2.0.
## ℹ Please use `"TI"` instead of `.data$TI`
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was generated.## Warning: Use of .data in tidyselect expressions was deprecated in tidyselect 1.2.0.
## ℹ Please use `"SO"` instead of `.data$SO`
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was generated.## Warning: Use of .data in tidyselect expressions was deprecated in tidyselect 1.2.0.
## ℹ Please use `"DI"` instead of `.data$DI`
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was generated.## Warning: Use of .data in tidyselect expressions was deprecated in tidyselect 1.2.0.
## ℹ Please use `"TC"` instead of `.data$TC`
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was generated.## Warning: Use of .data in tidyselect expressions was deprecated in tidyselect 1.2.0.
## ℹ Please use `"n"` instead of `.data$n`
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was generated.## `summarise()` has grouped output by 'Author'. You can override using the `.groups` argument.## Warning: Using `size` aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use `linewidth` instead.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was generated.ggplotly(topAU$graph)#gg <- plot(topAU$graph)
#ggplotly(gg)vediamo che nel 2017 mizzaro ha pubblicato ben 19 articoli
## Table: Author's productivity per year
head(topAU$dfAU)## Author year freq TC TCpY
## 1 CHITTARO L 1991 1 3 0.08823529
## 2 CHITTARO L 1993 1 1 0.03125000
## 3 CHITTARO L 1994 1 9 0.29032258
## 4 CHITTARO L 1995 3 16 0.53333333
## 5 CHITTARO L 1996 2 81 2.79310345
## 6 CHITTARO L 1997 2 27 0.964285712.4.1 Stima dei coefficienti della Legge di Lotka
La funzione lotka stima i coefficienti della legge di Lotka per la produttività scientifica (Lotka A.J., 1926).
La legge di Lotka descrive la frequenza di pubblicazione degli autori in un determinato campo come una legge quadratica inversa, in cui il numero di autori che pubblicano un certo numero di articoli è un rapporto fisso rispetto al numero di autori che pubblicano un singolo articolo. Questo presupposto implica che il coefficiente beta teorico della legge di Lotka è pari a 2.
Utilizzando la funzione Lotka è possibile stimare il coefficiente Beta della nostra collezione bibliografica e valutare, attraverso un test statistico, la somiglianza di questa distribuzione empirica con quella teorica.
L <- lotka(results)
# Author Productivity. Empirical Distribution
L$AuthorProd## N.Articles N.Authors Freq
## 1 1 645 0.6373517787
## 2 2 134 0.1324110672
## 3 3 51 0.0503952569
## 4 4 36 0.0355731225
## 5 5 19 0.0187747036
## 6 6 14 0.0138339921
## 7 7 9 0.0088932806
## 8 8 12 0.0118577075
## 9 9 11 0.0108695652
## 10 10 12 0.0118577075
## 11 11 8 0.0079051383
## 12 12 2 0.0019762846
## 13 13 5 0.0049407115
## 14 14 3 0.0029644269
## 15 15 2 0.0019762846
## 16 16 2 0.0019762846
## 17 17 2 0.0019762846
## 18 18 3 0.0029644269
## 19 20 1 0.0009881423
## 20 21 2 0.0019762846
## 21 22 2 0.0019762846
## 22 23 4 0.0039525692
## 23 24 5 0.0049407115
## 24 26 1 0.0009881423
## 25 28 2 0.0019762846
## 26 29 1 0.0009881423
## 27 30 2 0.0019762846
## 28 33 1 0.0009881423
## 29 36 1 0.0009881423
## 30 37 1 0.0009881423
## 31 44 1 0.0009881423
## 32 45 1 0.0009881423
## 33 48 1 0.0009881423
## 34 51 1 0.0009881423
## 35 52 2 0.0019762846
## 36 54 1 0.0009881423
## 37 55 3 0.0029644269
## 38 56 1 0.0009881423
## 39 57 1 0.0009881423
## 40 81 1 0.0009881423
## 41 83 1 0.0009881423
## 42 109 1 0.0009881423
## 43 118 1 0.0009881423
## 44 130 1 0.0009881423
## 45 161 1 0.0009881423
## 46 196 1 0.0009881423# Beta coefficient estimate
L$Beta## [1] 1.132216# Constant
L$C## [1] 0.1040143# Goodness of fit
L$R2## [1] 0.7852343# P-value of K-S two sample test
L$p.value## [1] 0.000000000001162181La tabella L$AuthorProd mostra la distribuzione osservata della produttività scientifica nel nostro esempio.
Il coefficiente Beta stimato è 1,13, con una bontà di adattamento pari a 0,78. Il test di Kolmogorov-Smirnoff a due campioni fornisce un valore di 0,00000… che significa che c’è una differenza significativa tra la distribuzione osservata e quella teorica di Lotka.
È possibile confrontare le due distribuzioni utilizzando la funzione plot:
# Observed distribution
Observed=L$AuthorProd[,3]
# Theoretical distribution with Beta = 2
Theoretical=10^(log10(L$C)-2*log10(L$AuthorProd[,1]))
plot(L$AuthorProd[,1],Theoretical,type="l",col="red",ylim=c(0, 1), xlab="Articles",ylab="Freq. of Authors",main="Scientific Productivity")
lines(L$AuthorProd[,1],Observed,col="blue")
legend(x="topright",c("Theoretical (B=2)","Observed"),col=c("red","blue"),lty = c(1,1,1),cex=0.6,bty="n")
3 Matrici di rete bibliografica
Gli attributi del manoscritto sono collegati tra loro attraverso il manoscritto stesso: autore/i alla rivista, parole chiave alla data di pubblicazione, ecc.
Queste connessioni di diversi attributi generano reti bipartite che possono essere rappresentate come matrici rettangolari (Manoscritti x Attributi).
Inoltre, le pubblicazioni scientifiche contengono regolarmente riferimenti ad altri lavori scientifici. Questo genera un’altra rete, quella delle co-citazioni o reti di accoppiamento.
Queste reti vengono analizzate per cogliere le proprietà significative del sistema di ricerca sottostante e, in particolare, per determinare l’influenza di unità bibliometriche come studiosi e riviste.
3.1 Reti bipartite
cocMatrix è una funzione generale per calcolare una rete bipartita selezionando uno degli attributi dei metadati.
Ad esempio, per creare una rete Manoscritto x Fonte di pubblicazione è necessario utilizzare il tag di campo “SO”.
manSource <- cocMatrix(prova, Field = "SO", sep = ";")manSource è una matrice binaria rettangolare che rappresenta una rete bipartita in cui le righe e le colonne sono rispettivamente manoscritti e fonti.
L’elemento generico \(manSource_{ij}\) è 1 se il manoscritto i è stato pubblicato nella fonte j, 0 altrimenti.
La somma della colonna j-esima \(manSource_j\) rappresenta il numero di manoscritti pubblicati nella fonte j.
Ordinando, in ordine decrescente, le somme delle colonne di manSource, si possono vedere le fonti di pubblicazione più rilevanti:
sort(Matrix::colSums(manSource), decreasing = TRUE)[1:5]## LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE (INCLUDING SUBSERIES LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND LECTURE NOTES IN BIOINFORMATICS)
## 245
## CEUR WORKSHOP PROCEEDINGS
## 115
## THEORETICAL COMPUTER SCIENCE
## 31
## LEIBNIZ INTERNATIONAL PROCEEDINGS IN INFORMATICS, LIPICS
## 28
## ACM INTERNATIONAL CONFERENCE PROCEEDING SERIES
## 26Rete delle citazioni
citNet <- cocMatrix(prova, Field = "CR", sep = ";")
sort(Matrix::colSums(citNet), decreasing = TRUE)[1:5]## MOSZKOWSKI B. REASONING ABOUT DIGITAL CIRCUITS (1983)
## 36
## ALLEN J.F. MAINTAINING KNOWLEDGE ABOUT TEMPORAL INTERVALS COMMUNICATIONS OF THE ACM 26 11 PP. 832-843 (1983)
## 32
## BRESOLIN D. GORANKO V. MONTANARI A. SCIAVICCO G. PROPOSITIONAL INTERVAL NEIGHBORHOOD LOGICS: EXPRESSIVENESS DECIDABILITY AND UNDECIDABLE EXTENSIONS ANNALS OF PURE AND APPLIED LOGIC 161 3 PP. 289-304 (2009)
## 25
## VENEMA Y. A MODAL LOGIC FOR CHOPPING INTERVALS JOURNAL OF LOGIC AND COMPUTATION 1 4 PP. 453-476 (1991)
## 25
## HALPERN J. SHOHAM Y. A PROPOSITIONAL MODAL LOGIC OF TIME INTERVALS JOURNAL OF THE ACM 38 4 PP. 935-962 (1991)
## 23Rete degli autori
autNet <- cocMatrix(prova, Field = "AU", sep = ";")
sort(Matrix::colSums(autNet), decreasing = TRUE)[1:5]## MONTANARI A CHITTARO L MIZZARO S DOVIER A POLICRITI A
## 196 161 130 118 109Rete dei Paesi Authors’ Countries is not a standard attribute of the bibliographic data frame. You need to extract this information from affiliation attribute using the function metaTagExtraction.
country <- metaTagExtraction(prova, Field = "AU_CO", sep = ";")
countryNet <- cocMatrix(country, Field = "AU_CO", sep = ";")
sort(Matrix::colSums(countryNet), decreasing = TRUE)[1:5]## ITALY USA UNITED KINGDOM SPAIN AUSTRALIA
## 1244 125 64 58 44metaTagExtraction allows to extract the following additional field tags: Authors’ countries (Field = “AU_CO”); First Author’s countries (Field = “AU_CO”); First author of each cited reference (Field = “CR_AU”); Publication source of each cited reference (Field = “CR_SO”); and Authors’ affiliations (Field = “AU_UN”).
Rete di parole chiave dell’autore
deNet <- cocMatrix(prova, Field = "DE", sep = ";")
sort(Matrix::colSums(deNet), decreasing = TRUE)[1:5]## EVALUATION MODEL CHECKING MOBILE DEVICES VIRTUAL REALITY INTERVAL TEMPORAL LOGIC
## 30 26 24 24 21Rete Keyword - da qui si può creare la word cloud
idNet <- cocMatrix(prova, Field = "ID", sep = ";")
sort(Matrix::colSums(idNet), decreasing = TRUE)[1:5]## COMPUTER CIRCUITS SEMANTICS TEMPORAL LOGIC LOGIC PROGRAMMING ARTIFICIAL INTELLIGENCE
## 121 97 94 91 873.2 Accoppiamento bibliografico
Si dice che due articoli sono accoppiati bibliograficamente se almeno una fonte citata compare nelle bibliografie o negli elenchi di riferimento di entrambi gli articoli (Kessler, 1963).
Una rete di accoppiamento può essere ottenuta utilizzando la formulazione generale: \[B = A\cdot A^T\] dove A è una rete bipartita.
L’elemento \(b_{i,j}\) indica quanti accoppiamenti bibliografici esistono tra i manoscritti i e j. In altre parole, \(b_{ij}\) indica il numero di percorsi di lunghezza 2, attraverso i quali ci si muove da i lungo la freccia e poi verso j nella direzione opposta.
B è una matrice simmetrica \(B=B^T\).
La forza dell’accoppiamento di due articoli, i e j, è definita semplicemente dal numero di riferimenti che gli articoli hanno in comune, come dato dall’elemento \(b_{ij}\) della matrice B.
(adj * trasposta(adj) rappresenta i successori in comune dei nodi, cioè gli stessi nodi che vengono collegati da i e j, nodi che collegano insieme gli stessi nodi (rappresenta la matrice degli accoppiamenti bibliografici))
La funzione biblioNetwork calcola, a partire da un data frame bibliografico, le reti di accoppiamento più frequentemente utilizzate: Autori, Fonti e Paesi.
biblioNetwork utilizza due argomenti per definire la rete da calcolare: - l’argomento di analisi può essere “citazione”, “accoppiamento”, “collaborazione” o “co-occorrenze”. - L’argomento della rete può essere “autori”, “riferimenti”, “fonti”, “paesi”, “università”, “parole chiave”, “parole_chiave_autore”, “titoli” e “abstract”.
Il codice seguente calcola una rete classica di accoppiamento di articoli: brutto
#artCoupNet <- biblioNetwork(prova, analysis = "coupling", network = "references", sep = ";")
#artnet = networkPlot(artCoupNet, normalize = "association", weighted=NULL, n = 25, Title = "Articles' Coupling", type = "auto", size.cex=TRUE, remove.multiple=TRUE, labelsize=2, label.n=25, label.cex=TRUE, label.color = TRUE, halo = FALSE)
#artnet$cluster_res
#artnet$nodeDegreeGli articoli con pochi riferimenti, quindi, tenderebbero a essere più debolmente accoppiati dal punto di vista bibliografico, se la forza di accoppiamento viene misurata semplicemente in base al numero di riferimenti che gli articoli contengono in comune.
Ciò suggerisce che potrebbe essere più pratico passare a una misura relativa dell’accoppiamento bibliografico.
La funzione normalizeSimilarity calcola la forza di associazione, l’inclusione, la somiglianza di Jaccard o di Salton tra i vertici di una rete. normalizeSimilarity può essere richiamata direttamente dalla funzione networkPlot() utilizzando l’argomento normalize.
autCoupNet <- biblioNetwork(prova, analysis = "coupling", network = "authors", sep = ";")
net = networkPlot(autCoupNet, normalize = "association", weighted=NULL, n = 25, Title = "Authors' Coupling", type = "auto", size.cex=TRUE, remove.multiple=TRUE, labelsize=2, label.n=25, label.cex=TRUE, label.color = TRUE, halo = FALSE)
net$cluster_res## vertex cluster btw_centrality clos_centrality pagerank_centrality
## 4 dovier a 1 5.93614719 0.03333333 0.05018926
## 5 policriti a 1 1.13648296 0.03125000 0.04440508
## 7 piazza c 1 4.98330836 0.03333333 0.04987707
## 11 pontelli e 1 5.02023810 0.03225806 0.04775414
## 12 formisano a 1 0.44835165 0.02857143 0.03713586
## 13 sala p 1 0.23168498 0.02941176 0.03938667
## 14 sciavicco g 1 10.18687979 0.03571429 0.05558548
## 18 peron a 1 0.48926074 0.03030303 0.04183544
## 19 bresolin d 1 0.23168498 0.02941176 0.03938667
## 20 bozzelli l 1 0.07142857 0.02857143 0.03697284
## 21 della monica d 1 1.13648296 0.03125000 0.04440508
## 23 molinari a 1 0.48926074 0.03030303 0.04183544
## 24 monica dd 1 3.59759407 0.03225806 0.04725540
## 25 goranko v 1 0.90479798 0.02941176 0.03960194
## 3 mizzaro s 2 6.67976190 0.02857143 0.04099937
## 8 piciarelli c 2 0.49682540 0.02439024 0.02461762
## 9 foresti gl 2 6.12301587 0.02631579 0.03510770
## 15 roitero k 2 3.28809524 0.02702703 0.03534667
## 16 scagnetto i 2 0.11111111 0.02325581 0.01909874
## 17 serra g 2 3.08690476 0.02631579 0.03279471
## 22 demartini g 2 0.10000000 0.02272727 0.01668790
## 1 montanari a 3 20.84640360 0.03846154 0.06179634
## 2 chittaro l 3 48.31068931 0.04000000 0.06733006
## 6 miculan m 3 6.09358974 0.02857143 0.03912209
## 10 fontana f 4 0.00000000 0.02173913 0.01147244net$nodeDegree## node degree
## montanari a montanari a 1.00000000000
## sala p sala p 0.37252492337
## dovier a dovier a 0.33502250697
## sciavicco g sciavicco g 0.32967882688
## peron a peron a 0.31328877965
## mizzaro s mizzaro s 0.28512054348
## chittaro l chittaro l 0.28201375273
## piazza c piazza c 0.25619286957
## bozzelli l bozzelli l 0.25394217227
## policriti a policriti a 0.24202590373
## molinari a molinari a 0.23077241722
## pontelli e pontelli e 0.20474441468
## roitero k roitero k 0.18890668581
## bresolin d bresolin d 0.17979343293
## foresti gl foresti gl 0.15681698931
## piciarelli c piciarelli c 0.15456629201
## formisano a formisano a 0.15415205324
## serra g serra g 0.14918118804
## miculan m miculan m 0.14248432797
## della monica d della monica d 0.13299826020
## goranko v goranko v 0.12614951258
## fontana f fontana f 0.12094391207
## scagnetto i scagnetto i 0.11727099500
## demartini g demartini g 0.10761923173
## monica dd monica dd 0.09352130568
## gigante n gigante n 0.09001408412
## soprano m soprano m 0.08426997321
## brunello a brunello a 0.08094225512
## mirolo c mirolo c 0.07967192290
## brajnik g brajnik g 0.07588854216
## honsell f honsell f 0.07528099196
## maddalena e maddalena e 0.07140095551
## casagrande a casagrande a 0.07126287592
## dal palù a dal palù a 0.06968876861
## la barbera d la barbera d 0.06892933087
## lancia g lancia g 0.06863936373
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## spina d spina d 0.06339233934
## tasso c tasso c 0.05948468697
## geatti l geatti l 0.05820054680
## puppis g puppis g 0.05771726823
## portelli b portelli b 0.05316064179
## franceschet m franceschet m 0.05202838916
## bortolussi l bortolussi l 0.05035762614
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## burigat s burigat s 0.04076109469
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## avola d avola d 0.03931125901
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## checco a checco a 0.03630112397
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## ranon r ranon r 0.03489271216
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## harper s harper s 0.03246251139
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## pannone d pannone d 0.03208969650
## rossi g rossi g 0.03202065671
## d'agostino g d'agostino g 0.03061224490
## peressotti m peressotti m 0.03044654939
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## beltrami ap beltrami ap 0.02985280716
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## d'aurizio f d'aurizio f 0.02985280716
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## conde-sousa e conde-sousa e 0.02188561487
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## scaboro s scaboro s 0.02105713733
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## hermenegildo mv hermenegildo mv 0.01926210268
## vitacolonna n vitacolonna n 0.01894451962
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## settle a settle a 0.01778465107
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## orlandini a orlandini a 0.01760514761
## dang t dang t 0.01737041231
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## zhou n-f zhou n-f 0.01663859048
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## gubiani d gubiani d 0.01654193477
## gadiraju u gadiraju u 0.01636243131
## han l han l 0.01636243131
## sarasua c sarasua c 0.01636243131
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## bacci g bacci g 0.01581011295
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## passon m passon m 0.01415315788
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## nazzi e nazzi e 0.01122587059
## maksimović p maksimović p 0.01121206263
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## mayer mc mayer mc 0.01112921488
## dal palú a dal palú a 0.01110159896
## combi c combi c 0.01106017508
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## gallo p gallo p 0.01093590345
## pittino f pittino f 0.01079782387
## urgolo a urgolo a 0.01065974428
## stolze c stolze c 0.01064593632
## välimäki v välimäki v 0.01060451244
## fabris f fabris f 0.01048024081
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## dorigo l dorigo l 0.01010742592
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## brunelli m brunelli m 0.00869901411
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## mischis d mischis d 0.00864378228
## borelli r borelli r 0.00846427881
## popescu mh popescu mh 0.00845047085
## grohmann d grohmann d 0.00834000718
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## burigana a burigana a 0.00827096739
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## molinara m molinara m 0.00807765596
## vitelli m vitelli m 0.00807765596
## serafini m serafini m 0.00806384800
## rizzi r rizzi r 0.00792576841
## gigli gl gigli gl 0.00788434454
## della giustina d della giustina d 0.00778768882
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## coan m coan m 0.00753914556
## dalla pietà a dalla pietà a 0.00753914556
## iuri l iuri l 0.00753914556
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## zandonà l zandonà l 0.00753914556
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## capurso v capurso v 0.00744248985
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## becher c becher c 0.00610311784
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## gonzalo j gonzalo j 0.00593742233
## pagliarini g pagliarini g 0.00592361437
## scalabrin s scalabrin s 0.00589599845
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## bruni r bruni r 0.00581315070
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## fang h fang h 0.00570268703
## zhai c zhai c 0.00570268703
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## civolani m civolani m 0.00564745519
## morgante m morgante m 0.00564745519
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## greenberg hj greenberg hj 0.00552318356
## hart we hart we 0.00552318356
## alanko j alanko j 0.00549556765
## carchietti e carchietti e 0.00546795173
## ganis f ganis f 0.00545414377
## de rijke m de rijke m 0.00542652785
## de marco l de marco l 0.00539891193
## marassi a marassi a 0.00531606418
## monga m monga m 0.00531606418
## bucalo a bucalo a 0.00531606418
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## zamprogno m zamprogno m 0.00531606418
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## moon aa moon aa 0.00114606059
## saro o saro o 0.00114606059
## bernardi m bernardi m 0.00113225263
## bianco d bianco d 0.00113225263
## scappin d scappin d 0.00113225263
## singh hp singh hp 0.00113225263
## bernardon m bernardon m 0.00110463671
## bianchini c bianchini c 0.00110463671
## ugel n ugel n 0.00110463671
## kurland o kurland o 0.00109082875
## shane culpepper j shane culpepper j 0.00109082875
## zampieri f zampieri f 0.00109082875
## traag va traag va 0.00107702079
## waltman l waltman l 0.00107702079
## della pietra a della pietra a 0.00106321284
## paviotti m paviotti m 0.00106321284
## trapasso g trapasso g 0.00106321284
## clancy dj clancy dj 0.00103559692
## mascardi v mascardi v 0.00103559692
## stalla a stalla a 0.00103559692
## zanucco d zanucco d 0.00103559692
## mardare r mardare r 0.00102178896
## beccuti m beccuti m 0.00099417304
## benoli p benoli p 0.00099417304
## brocato mc brocato mc 0.00099417304
## calogero ra calogero ra 0.00099417304
## carrara m carrara m 0.00099417304
## cordero f cordero f 0.00099417304
## della libera d della libera d 0.00099417304
## dereani l dereani l 0.00099417304
## donatelli s donatelli s 0.00099417304
## fischetti m fischetti m 0.00099417304
## lazzarato f lazzarato f 0.00099417304
## tabacco f tabacco f 0.00099417304
## finucane b finucane b 0.00096655712
## hernández s hernández s 0.00096655712
## morgan j morgan j 0.00096655712
## ostachowski ml ostachowski ml 0.00096655712
## perkins j perkins j 0.00096655712
## ryzhikov v ryzhikov v 0.00096655712
## scalet s scalet s 0.00096655712
## smith t smith t 0.00096655712
## corvaglia d corvaglia d 0.00095274916
## pighin m pighin m 0.00095274916
## birkedal l birkedal l 0.00093894121
## bizjak a bizjak a 0.00093894121
## guiver j guiver j 0.00093894121
## malisan m malisan m 0.00092513325
## mulas a mulas a 0.00092513325
## onofrei mg onofrei mg 0.00092513325
## pitton c pitton c 0.00092513325
## bozzato c bozzato c 0.00091132529
## biasutti e biasutti e 0.00089751733
## cutello v cutello v 0.00088370937
## leronutti l leronutti l 0.00088370937
## sambarino i sambarino i 0.00088370937
## albarelli a albarelli a 0.00082847753
## bistarelli s bistarelli s 0.00082847753
## faloci f faloci f 0.00082847753
## lippi m lippi m 0.00082847753
## mori p mori p 0.00082847753
## sottana m sottana m 0.00082847753
## taticchi c taticchi c 0.00082847753
## dammavalam sr dammavalam sr 0.00080086162
## de martino f de martino f 0.00080086162
## lago ud lago ud 0.00080086162
## romagnoli m romagnoli m 0.00080086162
## sarkar r sarkar r 0.00080086162
## cian l cian l 0.00077324570
## de fent i de fent i 0.00077324570
## ponte y ponte y 0.00077324570
## vaccher a vaccher a 0.00077324570
## burelli p burelli p 0.00075943774
## hockman j hockman j 0.00075943774
## stables r stables r 0.00075943774
## valenti m valenti m 0.00075943774
## verona a verona a 0.00075943774
## belussi a belussi a 0.00074562978
## černčič e černčič e 0.00074562978
## gams m gams m 0.00074562978
## serra m serra m 0.00074562978
## tosone d tosone d 0.00073182182
## voltan g voltan g 0.00071801386
## maiero c maiero c 0.00070420590
## orłowska e orłowska e 0.00070420590
## abascal j abascal j 0.00069039795
## arrue m arrue m 0.00069039795
## cattelan m cattelan m 0.00067658999
## contaldo f contaldo f 0.00067658999
## riziò pz riziò pz 0.00064897407
## cepparo f cepparo f 0.00062135815
## molinaro m molinaro m 0.00062135815
## smareglia r smareglia r 0.00062135815
## yeoh w yeoh w 0.00062135815
## antonini-canterin f antonini-canterin f 0.00057993427
## cervesato e cervesato e 0.00057993427
## nicolosi gl nicolosi gl 0.00057993427
## bonaciti d bonaciti d 0.00057993427
## balas e balas e 0.00055231836
## falaschi m falaschi m 0.00055231836
## gabrielli l gabrielli l 0.00055231836
## vazacopoulos a vazacopoulos a 0.00055231836
## vidoni p vidoni p 0.00055231836
## villanueva a villanueva a 0.00055231836
## cuevas ia cuevas ia 0.00049708652
## dal cin p dal cin p 0.00049708652
## finato n finato n 0.00049708652
## hodapp m hodapp m 0.00049708652
## klann m klann m 0.00049708652
## levialdi s levialdi s 0.00049708652
## malizia a malizia a 0.00049708652
## simoncello a simoncello a 0.00049708652
## carr rd carr rd 0.00045566264
## gatla vk gatla vk 0.00044185469
## venkataraman s venkataraman s 0.00044185469
## bacher r bacher r 0.00038662285
## bourov s bourov s 0.00038662285
## busato a busato a 0.00038662285
## eckerlin g eckerlin g 0.00038662285
## elsen e elsen e 0.00038662285
## kammering r kammering r 0.00038662285
## karstensen s karstensen s 0.00038662285
## pugliese r pugliese r 0.00038662285
## rehlich k rehlich k 0.00038662285
## willeke fj willeke fj 0.00038662285
## graca s graca s 0.00037281489
## mauro j mauro j 0.00037281489
## camaggio a camaggio a 0.00035900693
## cattarossi g cattarossi g 0.00034519897
## cogoi e cogoi e 0.00034519897
## leso g leso g 0.00031758305
## de maria e de maria e 0.00030377510
## jones m jones m 0.00027615918
## fabbro s fabbro s 0.00019331142
## parlamento f parlamento f 0.00016569551
## sartori l sartori l 0.00016569551
## strangolino g strangolino g 0.00016569551
## pighin c pighin c 0.00013807959
## baruzzo a baruzzo a 0.00005523184
## zantoni m zantoni m 0.00005523184
## brik a brik a 0.00000000000
## liu ya liu ya 0.00000000000
## vennekens j vennekens j 0.00000000000
## apostolico a apostolico a 0.00000000000
## brajnik giorgio brajnik giorgio 0.00000000000
## gervasi o gervasi o 0.00000000000
## giancarlo r giancarlo r 0.00000000000
## melucci m melucci m 0.00000000000
## pasi g pasi g 0.00000000000
## peressi e peressi e 0.00000000000
## agarwal pk agarwal pk 0.00000000000
## agosti m agosti m 0.00000000000
## akutsu t akutsu t 0.00000000000
## altenkirch t altenkirch t 0.00000000000
## alviano m alviano m 0.00000000000
## amihood a amihood a 0.00000000000
## angelopoulos n angelopoulos n 0.00000000000
## areias m areias m 0.00000000000
## barla a barla a 0.00000000000
## bartoletti m bartoletti m 0.00000000000
## benham c benham c 0.00000000000
## benson g benson g 0.00000000000
## blanchette m blanchette m 0.00000000000
## bogaerts b bogaerts b 0.00000000000
## bohlen m bohlen m 0.00000000000
## bracciali a bracciali a 0.00000000000
## brewster s brewster s 0.00000000000
## brutzman d brutzman d 0.00000000000
## byström k byström k 0.00000000000
## casadio r casadio r 0.00000000000
## cervesato r cervesato r 0.00000000000
## chaudhuri k chaudhuri k 0.00000000000
## chittaro luca chittaro luca 0.00000000000
## clancy daniel j clancy daniel j 0.00000000000
## clifford j clifford j 0.00000000000
## coen cs coen cs 0.00000000000
## combi carlo combi carlo 0.00000000000
## conti antonello conti antonello 0.00000000000
## cool c cool c 0.00000000000
## costa vs costa vs 0.00000000000
## dahl v dahl v 0.00000000000
## de angeli a de angeli a 0.00000000000
## de marsico m de marsico m 0.00000000000
## de russis l de russis l 0.00000000000
## della mea vincenzo della mea vincenzo 0.00000000000
## di buccio e di buccio e 0.00000000000
## di gaspero luca di gaspero luca 0.00000000000
## dodaro c dodaro c 0.00000000000
## dowek g dowek g 0.00000000000
## duce d duce d 0.00000000000
## dunlop m dunlop m 0.00000000000
## dyreson ce dyreson ce 0.00000000000
## el-mabrouk n el-mabrouk n 0.00000000000
## elmasri r elmasri r 0.00000000000
## felty a felty a 0.00000000000
## filinski a filinski a 0.00000000000
## fodor p fodor p 0.00000000000
## foresti gian luca foresti gian luca 0.00000000000
## franceschet massimo franceschet massimo 0.00000000000
## gadducci fabio gadducci fabio 0.00000000000
## gadia sk gadia sk 0.00000000000
## gascuel o gascuel o 0.00000000000
## gena c gena c 0.00000000000
## gennari r gennari r 0.00000000000
## grandi f grandi f 0.00000000000
## guerra c guerra c 0.00000000000
## guigo r guigo r 0.00000000000
## gusfield d gusfield d 0.00000000000
## halász á halász á 0.00000000000
## hallet m hallet m 0.00000000000
## hayes p hayes p 0.00000000000
## hildebrandt t hildebrandt t 0.00000000000
## huson d huson d 0.00000000000
## jajodia s jajodia s 0.00000000000
## jensen cs jensen cs 0.00000000000
## john n john n 0.00000000000
## jones s jones s 0.00000000000
## käfer w käfer w 0.00000000000
## klau gw klau gw 0.00000000000
## kline n kline n 0.00000000000
## kucherov g kucherov g 0.00000000000
## lacey m lacey m 0.00000000000
## lagergren j lagergren j 0.00000000000
## landau gm landau gm 0.00000000000
## lazzer s lazzer s 0.00000000000
## lecroq t lecroq t 0.00000000000
## lorentzos n lorentzos n 0.00000000000
## maler o maler o 0.00000000000
## melonio a melonio a 0.00000000000
## miculan marino miculan marino 0.00000000000
## mirolo claudio mirolo claudio 0.00000000000
## mitsopoulos y mitsopoulos y 0.00000000000
## mizzaro stefano mizzaro stefano 0.00000000000
## montanari angelo montanari angelo 0.00000000000
## moret b moret b 0.00000000000
## morishita s morishita s 0.00000000000
## mossel e mossel e 0.00000000000
## moulton v moulton v 0.00000000000
## myers g myers g 0.00000000000
## napoli m napoli m 0.00000000000
## nonen d nonen d 0.00000000000
## pachter l pachter l 0.00000000000
## pagello enrico pagello enrico 0.00000000000
## parente m parente m 0.00000000000
## parpinel m parpinel m 0.00000000000
## pernici b pernici b 0.00000000000
## peterson l peterson l 0.00000000000
## pozzato gl pozzato gl 0.00000000000
## puk r puk r 0.00000000000
## rabe f rabe f 0.00000000000
## ranon roberto ranon roberto 0.00000000000
## reinert k reinert k 0.00000000000
## ressler s ressler s 0.00000000000
## ricciotti w ricciotti w 0.00000000000
## rigoutsos i rigoutsos i 0.00000000000
## roberto vito roberto vito 0.00000000000
## roddick jf roddick jf 0.00000000000
## sagot m-f sagot m-f 0.00000000000
## sankoff d sankoff d 0.00000000000
## santos costa v santos costa v 0.00000000000
## saracevic t saracevic t 0.00000000000
## sarda nl sarda nl 0.00000000000
## sauro l sauro l 0.00000000000
## scalas mr scalas mr 0.00000000000
## schbath s schbath s 0.00000000000
## scherling l scherling l 0.00000000000
## segal e segal e 0.00000000000
## segev a segev a 0.00000000000
## semple c semple c 0.00000000000
## setubal jc setubal jc 0.00000000000
## sharan r sharan r 0.00000000000
## silvestri f silvestri f 0.00000000000
## skiena s skiena s 0.00000000000
## snodgrass rt snodgrass rt 0.00000000000
## sojakova k sojakova k 0.00000000000
## soo md soo md 0.00000000000
## spano ld spano ld 0.00000000000
## stoye j stoye j 0.00000000000
## tagliaferri r tagliaferri r 0.00000000000
## tansel a tansel a 0.00000000000
## tasso carlo tasso carlo 0.00000000000
## tiberio p tiberio p 0.00000000000
## ukkonen e ukkonen e 0.00000000000
## vakkari p vakkari p 0.00000000000
## valencia a valencia a 0.00000000000
## vawter l vawter l 0.00000000000
## villa t villa t 0.00000000000
## wang l wang l 0.00000000000
## wang p wang p 0.00000000000
## warnow t warnow t 0.00000000000
## white md white md 0.00000000000
## wiederhold g wiederhold g 0.00000000000
## yooseph s yooseph s 0.00000000000
## zanuttini d zanuttini d 0.00000000000-> non riesco a capire il grado per ogni nodo, segna solo grado/max grado -> scrivere commenti a questa rete, vedendo le varie misure di centralità: vedere nodo piu centrale etc ## Co-citazione bibliografica Si parla di co-citazione di due articoli quando entrambi sono citati in un terzo articolo. La citazione può quindi essere vista come la controparte dell’accoppiamento bibliografico.
Una rete di co-citazione può essere ottenuta utilizzando la formulazione generale:
\[C=A^T×A\] dove A è una rete bipartita.
Come la matrice B, anche la matrice C è simmetrica. La diagonale principale di C contiene il numero di casi in cui un riferimento è citato nel nostro data frame.
In altre parole, l’elemento diagonale \(c_i\) è il numero di citazioni locali del riferimento i.
(trasposta(adj) * adj rappresenta i predecessori in comune dei nodi, cioè i e j sono collegati dallo stesso nodo di partenza, appunto il predecessore è uguale (rappresenta la matrice delle co-citazioni))
Utilizzando la funzione biblioNetwork, è possibile calcolare una rete di citazioni classiche:
coCitNet <- biblioNetwork(prova, analysis = "co-citation", network = "references", sep = ";")
#coCit = networkPlot(coCitNet, normalize = "association", weighted=NULL, n = 10, Title = "Co-Citation Network", type = "auto", size.cex=TRUE, remove.multiple=TRUE, labelsize=2, label.n=10, label.cex=TRUE, label.color = TRUE, halo = FALSE)non riesco a plottare…Errore: non è possibile allocare un vettore di dimensione 5.9 Gb (vedi screen)
netstat <- networkStat(coCitNet)
summary(netstat, k = 10)##
##
## Main statistics about the network
##
## Size 28248
## Density 0.002
## Transitivity 0.874
## Diameter 24
## Degree Centralization 0.025
## Average path length 7.712
## ##Collaborazione bibliografica La rete di collaborazione scientifica è una rete in cui i nodi sono gli autori e i legami sono le coautorialità, in quanto quest’ultima è una delle forme più documentate di collaborazione scientifica (Glanzel, 2004).
Una rete di collaborazione tra autori può essere ottenuta utilizzando la formulazione generale:
\[AC=A^T×A\] dove A è una rete bipartita Manoscritti x Autori.
L’elemento diagonale \(ac_i\) è il numero di manoscritti di cui il ricercatore i è autore o coautore.
Utilizzando la funzione biblioNetwork, è possibile calcolare una rete di collaborazione tra autori:
autColl <- biblioNetwork(prova, analysis = "collaboration", network = "authors", sep = ";")
autnetcoll = networkPlot(autColl, normalize = "association", weighted=NULL, n = 30, Title = "Authors' Collaboration", type = "auto", size.cex=TRUE, remove.multiple=TRUE, labelsize=2, label.n=30, label.cex=TRUE, label.color = TRUE, halo = FALSE)
autnetcoll$cluster_res## vertex cluster btw_centrality clos_centrality pagerank_centrality
## 2 chittaro l 1 104.0937022 0.01724138 0.04010246
## 6 miculan m 1 27.7710751 0.01449275 0.02774521
## 8 piciarelli c 1 2.5277778 0.01234568 0.02740807
## 9 foresti gl 1 40.7595238 0.01538462 0.05193366
## 10 fontana f 1 2.0000000 0.01098901 0.01837675
## 17 scagnetto i 1 33.0877675 0.01470588 0.03271515
## 18 serra g 1 81.8256989 0.01587302 0.04862541
## 19 brajnik g 1 5.7349335 0.01408451 0.02630014
## 20 ranon r 1 5.6619048 0.01190476 0.01849130
## 25 micheloni c 1 1.4761905 0.01234568 0.02680649
## 28 tasso c 1 20.1095367 0.01515152 0.04362959
## 4 dovier a 2 12.9590804 0.01298701 0.03419016
## 5 policriti a 2 63.0502603 0.01408451 0.06050805
## 7 piazza c 2 6.4073260 0.01298701 0.03356030
## 11 lancia g 2 0.0000000 0.01010101 0.01071465
## 12 pontelli e 2 0.3333333 0.01041667 0.02863919
## 13 formisano a 2 0.0000000 0.01030928 0.02261280
## 1 montanari a 3 149.7373916 0.01785714 0.06829667
## 14 sala p 3 7.6666667 0.01369863 0.03925775
## 15 sciavicco g 3 65.6352227 0.01587302 0.03266792
## 21 peron a 3 3.9833333 0.01298701 0.03335311
## 22 bresolin d 3 0.0000000 0.01315789 0.02139253
## 23 gigante n 3 11.9320095 0.01449275 0.03294865
## 24 bozzelli l 3 0.0000000 0.01219512 0.02150901
## 27 geatti l 3 29.4044085 0.01470588 0.02748925
## 3 mizzaro s 4 26.0528726 0.01315789 0.04851419
## 16 roitero k 4 5.2903123 0.01190476 0.03181247
## 26 della mea v 4 6.2093599 0.01176471 0.03215018
## 29 demartini g 4 5.2903123 0.01190476 0.03181247
## 30 maddalena e 4 0.0000000 0.00990099 0.02643640autnetcoll$nodeDegree## node degree
## montanari a montanari a 1.000000000
## mizzaro s mizzaro s 0.668062827
## chittaro l chittaro l 0.598952880
## dovier a dovier a 0.535078534
## policriti a policriti a 0.465968586
## piazza c piazza c 0.375916230
## foresti gl foresti gl 0.325654450
## piciarelli c piciarelli c 0.317277487
## roitero k roitero k 0.308900524
## miculan m miculan m 0.306806283
## sciavicco g sciavicco g 0.290052356
## fontana f fontana f 0.277486911
## pontelli e pontelli e 0.275392670
## sala p sala p 0.267015707
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## formisano a formisano a 0.255497382
## scagnetto i scagnetto i 0.246073298
## lancia g lancia g 0.234554974
## peron a peron a 0.186387435
## brajnik g brajnik g 0.174869110
## della mea v della mea v 0.170680628
## gigante n gigante n 0.168586387
## micheloni c micheloni c 0.164397906
## ranon r ranon r 0.163350785
## bresolin d bresolin d 0.163350785
## demartini g demartini g 0.154973822
## bozzelli l bozzelli l 0.151832461
## tasso c tasso c 0.136125654
## geatti l geatti l 0.134031414
## maddalena e maddalena e 0.134031414
## della monica d della monica d 0.130890052
## molinari a molinari a 0.129842932
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## dal palù a dal palù a 0.123560209
## mirolo c mirolo c 0.121465969
## honsell f honsell f 0.109947644
## mea vd mea vd 0.109947644
## franceschet m franceschet m 0.105759162
## soprano m soprano m 0.104712042
## casagrande a casagrande a 0.098429319
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## papetti s papetti s 0.096335079
## goranko v goranko v 0.094240838
## di gaspero l di gaspero l 0.091099476
## buttussi f buttussi f 0.089005236
## martinel n martinel n 0.086910995
## portelli b portelli b 0.086910995
## la barbera d la barbera d 0.083769634
## puppis g puppis g 0.082722513
## serafini p serafini p 0.080628272
## comini g comini g 0.079581152
## avola d avola d 0.076439791
## burigat s burigat s 0.072251309
## spina d spina d 0.070157068
## d'agostino g d'agostino g 0.069109948
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## serafin s serafin s 0.060732984
## prezza n prezza n 0.059685864
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## tomescu ai tomescu ai 0.050261780
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## huson d huson d 0.045026178
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## setubal jc setubal jc 0.045026178
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## sioni r sioni r 0.043979058
## nonino c nonino c 0.042931937
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## pitoni v pitoni v 0.041884817
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## grohmann d grohmann d 0.031413613
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## fabiano f fabiano f 0.030366492
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## denti e denti e 0.010471204
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## cenzato d cenzato d 0.007329843
## ceschia s ceschia s 0.007329843
## de nart d de nart d 0.007329843
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## di buccio e di buccio e 0.007329843
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## cate bt cate bt 0.006282723
## cecchinato n cecchinato n 0.006282723
## cesari p cesari p 0.006282723
## chrpa l chrpa l 0.006282723
## cialdea mayer m cialdea mayer m 0.006282723
## costagliola g costagliola g 0.006282723
## cuevas ia cuevas ia 0.006282723
## dal palú a dal palú a 0.006282723
## dalla palma p dalla palma p 0.006282723
## de rosa c de rosa c 0.006282723
## demichelis f demichelis f 0.006282723
## dereani l dereani l 0.006282723
## drioli c drioli c 0.006282723
## dunlop m dunlop m 0.006282723
## escalera s escalera s 0.006282723
## faloci f faloci f 0.006282723
## furlanetto r furlanetto r 0.006282723
## gattazzo c gattazzo c 0.006282723
## griggio a griggio a 0.006282723
## hayward v hayward v 0.006282723
## hoffman m hoffman m 0.006282723
## jones s jones s 0.006282723
## kimberly g kimberly g 0.006282723
## klann m klann m 0.006282723
## kraft m kraft m 0.006282723
## kurland o kurland o 0.006282723
## lazzarini v lazzarini v 0.006282723
## le roux g le roux g 0.006282723
## levialdi s levialdi s 0.006282723
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## montvay a montvay a 0.006282723
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## mori p mori p 0.006282723
## nicol m nicol m 0.006282723
## pakarinen j pakarinen j 0.006282723
## palù d palù d 0.006282723
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## picotti v picotti v 0.006282723
## rahimi a rahimi a 0.006282723
## rodà a rodà a 0.006282723
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## ryzhikov v ryzhikov v 0.006282723
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## shane culpepper j shane culpepper j 0.006282723
## siotto e siotto e 0.006282723
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## vanden boom m vanden boom m 0.006282723
## visintini d visintini d 0.006282723
## vodrážka j vodrážka j 0.006282723
## walenz b walenz b 0.006282723
## yeoh w yeoh w 0.006282723
## zampieri f zampieri f 0.006282723
## zancola a zancola a 0.006282723
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## akhtar z akhtar z 0.005235602
## alzetta g alzetta g 0.005235602
## balas e balas e 0.005235602
## bellogín a bellogín a 0.005235602
## berenci e berenci e 0.005235602
## bernardon m bernardon m 0.005235602
## bertello m bertello m 0.005235602
## bianchini c bianchini c 0.005235602
## bombassei de bona f bombassei de bona f 0.005235602
## borelli r borelli r 0.005235602
## bortoli md bortoli md 0.005235602
## bose s bose s 0.005235602
## brewster s brewster s 0.005235602
## burelli p burelli p 0.005235602
## carlesso c carlesso c 0.005235602
## carrillo-de-albornoz j carrillo-de-albornoz j 0.005235602
## carterrete b carterrete b 0.005235602
## cattarossi g cattarossi g 0.005235602
## cerezo e cerezo e 0.005235602
## chifu a-g chifu a-g 0.005235602
## ciapessoni e ciapessoni e 0.005235602
## civera j civera j 0.005235602
## cogoi e cogoi e 0.005235602
## colautti a colautti a 0.005235602
## combi carlo combi carlo 0.005235602
## cominato e cominato e 0.005235602
## conti antonello conti antonello 0.005235602
## corsetti e corsetti e 0.005235602
## cotumaccio n cotumaccio n 0.005235602
## cusinato a cusinato a 0.005235602
## dammavalam sr dammavalam sr 0.005235602
## déjean s déjean s 0.005235602
## deldjoo y deldjoo y 0.005235602
## della mea vincenzo della mea vincenzo 0.005235602
## della pietra a della pietra a 0.005235602
## di gaspero luca di gaspero luca 0.005235602
## di salvatore f di salvatore f 0.005235602
## duce d duce d 0.005235602
## fabriková j fabriková j 0.005235602
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## festa p festa p 0.005235602
## foresti gian luca foresti gian luca 0.005235602
## franceschet massimo franceschet massimo 0.005235602
## ganis f ganis f 0.005235602
## giannini v giannini v 0.005235602
## giner f giner f 0.005235602
## guerra c guerra c 0.005235602
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## halász á halász á 0.005235602
## hockman j hockman j 0.005235602
## iacumin l iacumin l 0.005235602
## ibáñez l-d ibáñez l-d 0.005235602
## john n john n 0.005235602
## käller m käller m 0.005235602
## kempa d kempa d 0.005235602
## kitani km kitani km 0.005235602
## krishna sn krishna sn 0.005235602
## la torre s la torre s 0.005235602
## lalmas m lalmas m 0.005235602
## lazzer s lazzer s 0.005235602
## lippi m lippi m 0.005235602
## locaputo a locaputo a 0.005235602
## macedonio d macedonio d 0.005235602
## maler o maler o 0.005235602
## marin d marin d 0.005235602
## mascardi v mascardi v 0.005235602
## mehrotra r mehrotra r 0.005235602
## mohamed mahmoud ss mohamed mahmoud ss 0.005235602
## montanari angelo montanari angelo 0.005235602
## muscholl a muscholl a 0.005235602
## palù f palù f 0.005235602
## parpinel m parpinel m 0.005235602
## ponte y ponte y 0.005235602
## qarout r qarout r 0.005235602
## reeves n reeves n 0.005235602
## ressi d ressi d 0.005235602
## ressler s ressler s 0.005235602
## riouak i riouak i 0.005235602
## roberto vito roberto vito 0.005235602
## rosin c rosin c 0.005235602
## rossi n rossi n 0.005235602
## rotenberg e rotenberg e 0.005235602
## san pietro p san pietro p 0.005235602
## scherling l scherling l 0.005235602
## schwartz jt schwartz jt 0.005235602
## simperl e simperl e 0.005235602
## snidero m snidero m 0.005235602
## son t son t 0.005235602
## spoto f spoto f 0.005235602
## stables r stables r 0.005235602
## stalla a stalla a 0.005235602
## tao l tao l 0.005235602
## tognazzi s tognazzi s 0.005235602
## traag va traag va 0.005235602
## ugel n ugel n 0.005235602
## ullah mz ullah mz 0.005235602
## valenti m valenti m 0.005235602
## van benthem j van benthem j 0.005235602
## vazacopoulos a vazacopoulos a 0.005235602
## venturato g venturato g 0.005235602
## venuti f venuti f 0.005235602
## verona a verona a 0.005235602
## vigneshram rm vigneshram rm 0.005235602
## virgili a virgili a 0.005235602
## waltman l waltman l 0.005235602
## winkler s winkler s 0.005235602
## wu h-y wu h-y 0.005235602
## xie h xie h 0.005235602
## yooseph s yooseph s 0.005235602
## zanazzo e zanazzo e 0.005235602
## zanello i zanello i 0.005235602
## zanier m zanier m 0.005235602
## zanucco d zanucco d 0.005235602
## albarelli a albarelli a 0.004188482
## altarui a altarui a 0.004188482
## baruzzo a baruzzo a 0.004188482
## birkedal l birkedal l 0.004188482
## bizjak a bizjak a 0.004188482
## brengos t brengos t 0.004188482
## brutzman d brutzman d 0.004188482
## burato m burato m 0.004188482
## burco f burco f 0.004188482
## černčič e černčič e 0.004188482
## cervesato i cervesato i 0.004188482
## cian l cian l 0.004188482
## collevati m collevati m 0.004188482
## contaldo f contaldo f 0.004188482
## cutello v cutello v 0.004188482
## dal lago u dal lago u 0.004188482
## dalla pozza n dalla pozza n 0.004188482
## de fent i de fent i 0.004188482
## de martino f de martino f 0.004188482
## di gianantonio p di gianantonio p 0.004188482
## fabbro cd fabbro cd 0.004188482
## falaschi m falaschi m 0.004188482
## farenzena m farenzena m 0.004188482
## favaro m favaro m 0.004188482
## finato n finato n 0.004188482
## fischetti m fischetti m 0.004188482
## fonda s fonda s 0.004188482
## forgiarini a forgiarini a 0.004188482
## gabrielli l gabrielli l 0.004188482
## gams m gams m 0.004188482
## gatla vk gatla vk 0.004188482
## greenberg hj greenberg hj 0.004188482
## guiver j guiver j 0.004188482
## hart we hart we 0.004188482
## hodapp m hodapp m 0.004188482
## hodkinson i hodkinson i 0.004188482
## horia popescu m horia popescu m 0.004188482
## leronutti l leronutti l 0.004188482
## malisan m malisan m 0.004188482
## matassa a matassa a 0.004188482
## mathieson l mathieson l 0.004188482
## mauro j mauro j 0.004188482
## mizzaro stefano mizzaro stefano 0.004188482
## montali m montali m 0.004188482
## moscato p moscato p 0.004188482
## mulas a mulas a 0.004188482
## mulloni a mulloni a 0.004188482
## muzzolini f muzzolini f 0.004188482
## napoli m napoli m 0.004188482
## onofrei mg onofrei mg 0.004188482
## orłowska e orłowska e 0.004188482
## parente m parente m 0.004188482
## parlato e parlato e 0.004188482
## pighin c pighin c 0.004188482
## pinotti mc pinotti mc 0.004188482
## pitton c pitton c 0.004188482
## privitera ag privitera ag 0.004188482
## puk r puk r 0.004188482
## reichenbacher t reichenbacher t 0.004188482
## rivkin a rivkin a 0.004188482
## romagnoli m romagnoli m 0.004188482
## sarkar r sarkar r 0.004188482
## saro o saro o 0.004188482
## sartori l sartori l 0.004188482
## sauro l sauro l 0.004188482
## schiava ad schiava ad 0.004188482
## shyy w shyy w 0.004188482
## singh hp singh hp 0.004188482
## soldati a soldati a 0.004188482
## sottana m sottana m 0.004188482
## strangolino g strangolino g 0.004188482
## tasso carlo tasso carlo 0.004188482
## toneguzzo a toneguzzo a 0.004188482
## trapasso g trapasso g 0.004188482
## vaccher a vaccher a 0.004188482
## varini p varini p 0.004188482
## venkataraman s venkataraman s 0.004188482
## villa t villa t 0.004188482
## villanueva a villanueva a 0.004188482
## voltan g voltan g 0.004188482
## weerasinghe a weerasinghe a 0.004188482
## wille r wille r 0.004188482
## zantoni m zantoni m 0.004188482
## ancona d ancona d 0.003141361
## bitto d bitto d 0.003141361
## busin l busin l 0.003141361
## camaggio a camaggio a 0.003141361
## carr rd carr rd 0.003141361
## cattelan m cattelan m 0.003141361
## chittaro luca chittaro luca 0.003141361
## clancy daniel j clancy daniel j 0.003141361
## clancy dj clancy dj 0.003141361
## corvaglia d corvaglia d 0.003141361
## costa vs costa vs 0.003141361
## dal cin p dal cin p 0.003141361
## del tedesco f del tedesco f 0.003141361
## della libera d della libera d 0.003141361
## di vano d di vano d 0.003141361
## gadducci fabio gadducci fabio 0.003141361
## giachin c giachin c 0.003141361
## graca s graca s 0.003141361
## hildebrandt t hildebrandt t 0.003141361
## kahsai t kahsai t 0.003141361
## kumar an kumar an 0.003141361
## lago ud lago ud 0.003141361
## leso g leso g 0.003141361
## maiero c maiero c 0.003141361
## mardare r mardare r 0.003141361
## miculan marino miculan marino 0.003141361
## mirolo claudio mirolo claudio 0.003141361
## pagello enrico pagello enrico 0.003141361
## parlamento f parlamento f 0.003141361
## paviotti m paviotti m 0.003141361
## pighin m pighin m 0.003141361
## ranon roberto ranon roberto 0.003141361
## riziò pz riziò pz 0.003141361
## sambarino i sambarino i 0.003141361
## santos costa v santos costa v 0.003141361
## serra m serra m 0.003141361
## simoncello a simoncello a 0.003141361
## tosone d tosone d 0.003141361
## vidoni p vidoni p 0.003141361
## yemane k yemane k 0.003141361or a country collaboration network:
# NetMatrix <- biblioNetwork(prova, analysis = "collaboration", network = "countries", sep = ";")4 Analisi descrittiva delle caratteristiche dei grafi di rete
La funzione networkStat calcola diverse statistiche di sintesi.
In particolare, a partire da una matrice bibliografica (o da un oggetto igraph), vengono calcolati due gruppi di misure descrittive: - Le statistiche di sintesi della rete; - I principali indici di centralità e prestigio dei vertici.
# An example of a classical keyword co-occurrences network
coOc <- biblioNetwork(prova, analysis = "co-occurrences", network = "keywords", sep = ";")
coOcNet = networkPlot(coOc, normalize = "association", weighted=T, n = 25, Title = "Keywords Co-Occurrence", type = "fruchterman", size.cex=TRUE, remove.multiple=TRUE, labelsize=2, label.n=25, label.cex=TRUE, label.color = TRUE, halo = FALSE)
coOcNet$cluster_res## vertex cluster btw_centrality clos_centrality pagerank_centrality
## 6 information retrieval 1 19.5440476 0.02127660 0.02312126
## 8 algorithms 1 12.9112554 0.02083333 0.04849195
## 12 virtual reality 1 18.6545455 0.02000000 0.01642496
## 17 mobile devices 1 71.5831169 0.02380952 0.01835430
## 19 computer simulation 1 47.1402597 0.02272727 0.03406490
## 20 deep learning 2 1.0833333 0.01369863 0.01221384
## 23 human 2 0.2500000 0.01666667 0.03684086
## 24 humans 2 2.1166667 0.01724138 0.03437656
## 25 article 2 14.5251082 0.01886792 0.03018056
## 1 computer circuits 3 0.0000000 0.01388889 0.08820886
## 2 semantics 3 0.5928571 0.01538462 0.06530626
## 3 logic programming 3 18.3980519 0.01639344 0.05627130
## 4 temporal logic 3 2.8190476 0.01612903 0.07092624
## 7 automata theory 3 3.7159091 0.01666667 0.04178205
## 9 computability and decidability 3 10.3902597 0.01754386 0.04372405
## 10 model checking 3 1.7083333 0.01639344 0.04777148
## 13 formal logic 3 0.4837662 0.01515152 0.04409430
## 14 computation theory 3 29.0920996 0.02000000 0.04036151
## 15 computer programming languages 3 3.3187229 0.01960784 0.03986053
## 21 algebra 3 0.8333333 0.01388889 0.03245140
## 22 calculations 3 7.7143939 0.01724138 0.02372588
## 5 artificial intelligence 4 5.2016234 0.01851852 0.05125958
## 11 computer science 4 22.4591991 0.01923077 0.03355208
## 16 problem solving 4 28.2877706 0.02127660 0.03360397
## 18 mathematical models 4 6.1202381 0.01886792 0.03303133#coOcNet$nodeDegreevediamo che ci sono quattro clusters, descriverli?
coOcStat <- networkStat(coOc)
summary(coOcStat, k = 10)##
##
## Main statistics about the network
##
## Size 6244
## Density 0.004
## Transitivity 0.233
## Diameter 6
## Degree Centralization 0.116
## Average path length 2.977
## 4.0.1 Mappa tematica?
L’analisi delle co-parole chiave disegna cluster di parole chiave. Questi vengono considerati come temi, la cui densità e centralità possono essere utilizzate per classificare i temi e mapparli in un diagramma bidimensionale.
La mappa tematica è un diagramma molto intuitivo e possiamo analizzare i temi in base al quadrante in cui sono collocati: (1) quadrante in alto a destra: temi motori; (2) quadrante in basso a destra: temi di base; (3) quadrante in basso a sinistra: temi emergenti o in via di estinzione; (4) quadrante in alto a sinistra: temi molto specializzati/di nicchia.
map <- thematicMap(prova, field = "ID", n = 250, minfreq = 5)
plot(map$map)
map$clusters## # A tibble: 6 × 11
## groups words name_full n centrality density rcentrality rdensity name color freq
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## 208 122.08661357 0.001901141 0.004571797
## 209 40.15059295 0.001897533 0.004440549
## 210 41.71014885 0.001838235 0.005276509
## 211 174.87110150 0.001964637 0.004845874
## 212 13.32759703 0.001766784 0.005068224
## 213 286.51716555 0.002053388 0.003620588
## 214 35.69419944 0.001893939 0.005111564
## 215 140.91348209 0.001968504 0.004378212
## 216 103.07323584 0.001960784 0.003711691
## 217 71.69375471 0.001855288 0.003882606
## 218 188.07523192 0.002057613 0.003987492
## 219 29.57708998 0.001872659 0.002904785
## 220 122.52589232 0.002028398 0.003895711
## 221 162.16434238 0.002061856 0.003120882
## 222 93.46691476 0.001915709 0.003497926
## 223 138.15038383 0.001968504 0.002611032
## 224 71.63353125 0.001964637 0.003605506
## 225 24.51336286 0.001677852 0.003052890
## 226 96.75524117 0.001953125 0.003872040
## 227 78.45297786 0.001904762 0.003272115
## 228 13.45335503 0.001677852 0.003147514
## 229 49.67741903 0.001865672 0.002227517
## 230 42.75096210 0.001680672 0.002903596
## 231 65.34634436 0.001988072 0.002136742
## 232 101.14616805 0.002000000 0.003165441
## 233 42.83315381 0.001876173 0.003251343
## 234 44.66397726 0.001818182 0.002938639
## 235 31.48595894 0.001792115 0.002591585
## 236 54.61819586 0.001879699 0.002832303
## 237 16.77585526 0.001814882 0.001854229
## 238 24.81574946 0.001828154 0.002346231
## 239 36.82684523 0.001808318 0.002429025
## 240 23.56740424 0.001655629 0.002907553
## 241 33.46086323 0.001862197 0.002455529
## 242 129.86417270 0.001926782 0.002215770
## 243 40.50514134 0.001865672 0.002824174
## 244 49.39584327 0.001865672 0.002215626
## 245 10.32084163 0.001724138 0.003481067
## 246 14.39496833 0.001666667 0.001736740
## 247 0.09090909 0.001526718 0.002030927
## 248 0.71361157 0.001552795 0.002340314
## 249 6.40806498 0.001666667 0.001869535
## 250 2.48169439 0.001508296 0.0020455644.1 Le statistiche di sintesi della rete
Questo gruppo di statistiche permette di descrivere le proprietà strutturali di una rete:
La dimensione è il numero di vertici che compongono la rete;
La densità è la proporzione di bordi presenti tra tutti i bordi possibili della rete;
Transitività è il rapporto tra triangoli e triple connesse;
Diametro è la distanza geodetica più lunga (lunghezza del percorso più breve tra due nodi) nella rete;
Distribuzione dei gradi è la distribuzione cumulativa dei gradi dei vertici;
Centralizzazione dei gradi è il grado normalizzato dell’intera rete;
La centralizzazione della vicinanza è l’inverso normalizzato della distanza geodetica media dei vertici rispetto agli altri nella rete;
La centralizzazione degli autovettori è il primo autovettore della matrice del grafo;
La centralizzazione Betweenness è il numero normalizzato di geodetiche che passano per il vertice;
La lunghezza media del percorso è la media della distanza più breve tra ogni coppia di vertici della rete.
#names(coOcStat$network)4.1.1 I principali indici di centralità e prestigio dei vertici
Queste misure aiutano a identificare i vertici più importanti di una rete e la propensione di due vertici connessi a essere entrambi connessi a un terzo vertice.
Le statistiche, a livello di vertice, restituite da networkStat sono:
Centralità del grado
La centralità della vicinanza misura quanti passi sono necessari per accedere a ogni altro vertice da un dato vertice;
La centralità dell’autovettore è una misura dell’essere ben collegati ai ben collegati;
La Betweenness centrality misura il potenziale di intermediazione o di gatekeeping. È (approssimativamente) il numero di percorsi più brevi tra i vertici che passano attraverso un particolare vertice;
Il punteggio di PageRank approssima la probabilità che un messaggio arrivi a un particolare vertice. Questo algoritmo è stato sviluppato dai fondatori di Google e originariamente applicato ai link dei siti web;
Hub Score stima il valore dei link in uscita dal vertice. Inizialmente è stato applicato alle pagine web;
Authority Score è un’altra misura di centralità inizialmente applicata al Web. Un vertice ha un’autorità elevata quando è collegato da molti altri vertici che collegano molti altri vertici;
Vertex Ranking è una classifica generale dei vertici ottenuta come combinazione lineare ponderata delle misure di centralità e prestigio dei vertici. I pesi sono proporzionali ai carichi della prima componente dell’analisi delle componenti principali.
#summary(coOcStat)5 Visualizzazione delle reti bibliografiche
Tutte le reti bibliografiche possono essere visualizzate o modellate graficamente.
5.1 Collaborazione scientifica tra Paesi
# Create a country collaboration network
prova <- metaTagExtraction(prova, Field = "AU_CO", sep = ";")
countryCol <- biblioNetwork(prova, analysis = "collaboration", network = "countries", sep = ";")
# Plot the network
netCountry = networkPlot(countryCol, n = dim(countryCol)[1], Title = "Country Collaboration", type = "circle", size = TRUE, remove.multiple = TRUE,labelsize = 0.7, cluster="none")
netCountry$nodeDegree## node degree
## italy italy 1.0000000000
## usa usa 0.1472312704
## united kingdom united kingdom 0.0824104235
## spain spain 0.0723127036
## australia australia 0.0557003257
## france france 0.0517915309
## denmark denmark 0.0413680782
## switzerland switzerland 0.0361563518
## germany germany 0.0348534202
## finland finland 0.0224755700
## canada canada 0.0175895765
## netherlands netherlands 0.0166123779
## iceland iceland 0.0153094463
## south africa south africa 0.0136807818
## sweden sweden 0.0127035831
## turkey turkey 0.0117263844
## hong kong hong kong 0.0117263844
## new zealand new zealand 0.0097719870
## portugal portugal 0.0094462541
## czech republic czech republic 0.0091205212
## israel israel 0.0081433225
## macedonia macedonia 0.0078175896
## romania romania 0.0068403909
## austria austria 0.0061889251
## serbia serbia 0.0061889251
## poland poland 0.0058631922
## belgium belgium 0.0058631922
## japan japan 0.0055374593
## china china 0.0048859935
## india india 0.0048859935
## north macedonia north macedonia 0.0045602606
## ireland ireland 0.0045602606
## lithuania lithuania 0.0045602606
## slovenia slovenia 0.0035830619
## united arab emirates united arab emirates 0.0032573290
## chile chile 0.0029315961
## saudi arabia saudi arabia 0.0029315961
## greece greece 0.0026058632
## iran iran 0.0026058632
## korea korea 0.0026058632
## bulgaria bulgaria 0.0016286645
## egypt egypt 0.0013029316
## hungary hungary 0.0009771987
## mexico mexico 0.0009771987ovviamente italia paese con piu collegamenti, segue usa, uk e spagna
5.1.1 Co-Citation Network - troppo pesante computazionalmente
# Create a co-citation network
#coCitNetwork <- biblioNetwork(prova, analysis = "co-citation", network = "references", sep = ";")
# Plot the network
#netCoCit=networkPlot(coCitNetwork, n = 30, Title = "Co-Citation Network", type = "fruchterman", size=T, remove.multiple=FALSE, labelsize=0.7,edgesize = 5)NON HO NEANCHE CAPITO STA ROBA, NON LA METTO # Analisi delle parole: La struttura concettuale di un campo L’obiettivo dell’analisi delle co-parole è quello di mappare la struttura concettuale di un ambito utilizzando le co-occorrenze delle parole in una raccolta bibliografica.
L’analisi può essere eseguita attraverso tecniche di riduzione della dimensionalità come il Multidimensional Scaling (MDS), l’Analisi delle Corrispondenze (CA) o l’Analisi delle Corrispondenze Multiple (MCA).
Qui mostriamo un esempio che utilizza la funzione conceptualStructure, che esegue una CA o una MCA per disegnare una struttura concettuale del campo e un clustering K-means per identificare cluster di documenti che esprimono concetti comuni. I risultati sono rappresentati su una mappa bidimensionale.
conceptualStructure include routine di natural language processing(NLP) (vedi la funzione termExtraction) per estrarre i termini dai titoli e dagli abstract. Inoltre, implementa l’algoritmo di stemming di Porter per ridurre le parole inflesse (o talvolta derivate) alla loro forma di base o radice.
# Conceptual Structure using keywords (method="CA")
#CS <- conceptualStructure(prova,field="ID", method="CA", minDegree=5, clust=6, stemming=FALSE, labelsize=10, documents=10)6 Rete storica delle citazioni dirette
La mappa storiografica è un grafo proposto da E. Garfield (2004) per rappresentare una mappa di rete cronologica delle citazioni dirette più rilevanti risultanti da una raccolta bibliografica.
La funzione genera una matrice cronologica della rete di citazioni dirette che può essere tracciata con histPlot:
# Create a historical citation network
#options(width=130)
histResults <- histNetwork(prova, min.citations = quantile(prova$TC,0.75, na.rm = TRUE), sep = ";")## Warning in scopus(M = M, min.citations = min.citations, sep = sep, network = network, : NA introdotti per coercizione## Warning: There were 2 warnings in `mutate()`.
## The first warning was:
## ℹ In argument: `Page.start = as.numeric(.data$Page.start)`.
## Caused by warning:
## ! NA introdotti per coercizione
## ℹ Run `dplyr::last_dplyr_warnings()` to see the 1 remaining warning.##
## Found 576 documents with no empty Local Citations (LCS)# Plot a historical co-citation network
histPlotNet <- histPlot(histResults, n=20, size = 5, labelsize=3)
##
## Legend
##
## Label
## 1 BRESOLIN D, 2014, ANN MATH ARTIF INTELL
## 2 BRESOLIN D, 2014, ANN MATH ARTIF INTELL
## 3 MOLINARI A, 2016, ACTA INFORM
## 4 BOZZELLI L, 2018, ACM TRANS COMPUT LOG
## 5 BRESOLIN D, 2010, J LOGIC COMPUT
## 6 BRESOLIN D, 2014, THEOR COMPUT SCI
## 7 MONTANARI A, 2010, LEIBNIZ INT PROC INFORMATICS, LIPICS
## 8 MONTANARI A, 2010, LECT NOTES COMPUT SCI
## 9 ROITERO K, 2018, J DATA INF QUAL
## 10 ROITERO K, 2018, J DATA INF QUAL
## 11 ROITERO K, 2018, J DATA INF QUAL-a
## 12 ROITERO K, 2020, INF PROCESS MANAGE
## 13 ROITERO K, 2020, SIGIR - PROC INT ACM SIGIR CONF RES DEV INF RETR
## 14 MIZZARO S, 2007, PROC ANNU INT ACM SIGIR CONF RES DEV INF RETR
## 15 BOZZELLI L, 2016, LECT NOTES COMPUT SCI
## 16 BRESOLIN D, 2007, LECT NOTES COMPUT SCI-a-b
## 17 MOLINARI A, 2015, LEIBNIZ INT PROC INFORMATICS, LIPICS
## 18 BRESOLIN D, 2011, PROC SYMP LOGIC COMPUT SCI
## 19 BRESOLIN D, 2008, LECT NOTES COMPUT SCI
## 20 BRESOLIN D, 2008, LECT NOTES COMPUT SCI
## 21 BRESOLIN D, 2007, J AUTOM REASONING
## 22 GORANKO V, 2003, J UNIVERS COMPUT SCI
## Author_Keywords
## 1 INTERVAL TEMPORAL LOGIC; TILING PROBLEMS; UNDECIDABILITY
## 2 COMPLEXITY; DECIDABILITY; INTERVAL TEMPORAL LOGIC; TABLEAU METHODS
## 3
## 4 EXPRESSIVENESS; MODEL CHECKING; NTERVAL TEMPORAL LOGICS
## 5
## 6 COMPLEXITY; DECIDABILITY; DISCRETE LINEAR ORDERS; EXPRESSIVENESS; INTERVAL TEMPORAL LOGICS
## 7 COMPASS STRUCTURES; COMPLEXITY; DECIDABILITY; INTERVAL TEMPORAL LOGICS
## 8
## 9 EVOLUTIONARY ALGORITHMS; FEW TOPICS; REPRODUCIBILITY; TEST COLLECTION; TOPIC SELECTION STRATEGY; TOPIC SETS
## 10 AUTOMATIC RETRIEVAL EVALUATION; FEW TOPICS; RELEVANCE JUDGMENTS; REPRODUCIBILITY; TEST COLLECTIONS; TOPIC DIFFICULTY
## 11 <NA>
## 12 AUTOMATIC EVALUATION; INFORMATION RETRIEVAL EVALUATION; MACHINE LEARNING; TOPIC DIFFICULTY
## 13 CLASSIFICATION; CROWDSOURCING; INFORMATION CREDIBILITY
## 14 IR EVALUATION; KLEINBERG'S HITS ALGORITHM; SOCIAL NETWORK ANALYSIS; TREC
## 15
## 16 <NA>
## 17 COMPLEXITY; INTERVAL TEMPORAL LOGIC; MODEL CHECKING
## 18
## 19
## 20
## 21 INTERVAL TEMPORAL LOGIC; RIGHT PROPOSITIONAL NEIGHBORHOOD LOGIC; TABLEAUX-BASED DECISION PROCEDURES
## 22 AXIOMATIC SYSTEMS; INTERVAL TEMPORAL LOGIC; TABLEAU SYSTEMS
## KeywordsPlus
## 1
## 2
## 3 HYDRAULIC STRUCTURES; TEMPORAL LOGIC; INTERVAL LOGIC; INTERVAL TEMPORAL LOGIC; KRIPKE STRUCTURE; LOWER BOUNDS; MODEL CHECKING PROBLEM; SMALL MODEL THEOREM; TEMPORAL AGGREGATION; TEMPORAL RELATION; MODEL CHECKING
## 4 COMPUTER CIRCUITS; HYDRAULIC STRUCTURES; MODEL CHECKING; SEMANTICS; COMPONENT STATE; COMPUTATION TREES; EXPRESSIVENESS; INTERVAL TEMPORAL LOGIC; KRIPKE STRUCTURE; LOGIC MODEL CHECKING; STANDARD LOGIC; TRACE-BASED SEMANTICS; TEMPORAL LOGIC
## 5 COMPUTER SCIENCE; FORMAL LOGIC; DECISION PROCEDURE; LINEAR ORDERINGS; PSEUDO-MODELS; PSPACE COMPLETENESS; SPECIAL TREATMENTS; SUB-INTERVAL; SUBINTERVALS; THEOREM PROVERS; LOGIC PROGRAMMING
## 6 COMPUTABILITY AND DECIDABILITY; HYDRAULIC STRUCTURES; COMPLEXITY; EXPRESSIVE POWER; EXPRESSIVENESS; INTERVAL STRUCTURES; INTERVAL TEMPORAL LOGIC; LINEAR ORDER; SATISFIABILITY PROBLEMS; TEMPORAL REASONING; TEMPORAL LOGIC
## 7 COMPUTABILITY AND DECIDABILITY; COMPUTER SCIENCE; COMPLEXITY; INTERVAL TEMPORAL LOGIC; NATURAL NUMBER; POINT-BASED; SATISFIABILITY PROBLEMS; SMALL MODEL THEOREM; TEMPORAL LOGIC
## 8 LINGUISTICS; TEMPORAL LOGIC; TRANSLATION (LANGUAGES); ALLEN'S INTERVAL ALGEBRA; INTERVAL TEMPORAL LOGIC; LINEAR ORDER; MODAL LOGIC; MODAL OPERATORS; NATURAL TIME; NEIGHBORHOOD LOGIC; SATISFIABILITY PROBLEMS; COMPUTABILITY AND DECIDABILITY
## 9 INFORMATION RETRIEVAL SYSTEMS; SEARCH ENGINES; FEW TOPICS; REPRODUCIBILITIES; TEST COLLECTION; TOPIC SELECTION STRATEGY; TOPIC SETS; EVOLUTIONARY ALGORITHMS
## 10 INFORMATION RETRIEVAL SYSTEMS; AUTOMATIC RETRIEVAL; FEW TOPICS; RELEVANCE JUDGMENT; REPRODUCIBILITIES; TEST COLLECTION; TOPIC DIFFICULTY; SEARCH ENGINES
## 11 <NA>
## 12 DATA FUSION; LEARNING SYSTEMS; AUTOMATIC EVALUATION; COMBINATION STRATEGIES; DATA FUSION TECHNIQUE; EFFECTIVENESS EVALUATION; RELEVANCE JUDGMENT; RETRIEVAL EFFECTIVENESS; SYSTEMATIC ANALYSIS; TOPIC DIFFICULTY; MACHINE LEARNING
## 13 CROWDSOURCING; INFORMATION RETRIEVAL; EXPERT JUDGMENT; GRANULARITY LEVELS; INFORMATION CREDIBILITIES; MEDICAL DOCTORS; RESEARCH QUESTIONS; LARGE SCALE SYSTEMS
## 14 DATA ACQUISITION; ELECTRIC NETWORK ANALYSIS; GRAPH THEORY; IR EVALUATION; KLEINBERG'S HITS ALGORITHM; SOCIAL NETWORK ANALYSIS; SYSTEMS-TOPICS GRAPH; INFORMATION RETRIEVAL
## 15 COMPUTER CIRCUITS; RECONFIGURABLE HARDWARE; TEMPORAL LOGIC; INTERVAL TEMPORAL LOGIC; LOWER BOUNDS; MODAL LOGIC; MODEL CHECKING PROBLEM; NEIGHBOURHOOD; POINT-BASED; PSPACE-COMPLETE; TIME INTERVAL; MODEL CHECKING
## 16 <NA>
## 17 COMPUTER CIRCUITS; HYDRAULIC STRUCTURES; RECONFIGURABLE HARDWARE; TEMPORAL LOGIC; COMPLEXITY; EFFECTIVE TOOL; ELEMENTARY MODEL; INTERVAL LOGIC; INTERVAL TEMPORAL LOGIC; KRIPKE STRUCTURE; SYSTEM VERIFICATIONS; TIME INTERVAL; MODEL CHECKING
## 18 COMPUTATION THEORY; HYDRAULIC STRUCTURES; SEMANTICS; TEMPORAL LOGIC; COMPLETE CLASSIFICATION; INTERVAL LOGIC; LINEAR ORDER; MODAL LOGIC; NATURAL SEMANTICS; TEMPORAL STRUCTURES; UNDECIDABILITY; COMPUTABILITY AND DECIDABILITY
## 19 ARTIFICIAL INTELLIGENCE; AUTOMATA THEORY; COMPUTABILITY AND DECIDABILITY; HYDRAULIC STRUCTURES; COMPLETE CLASSIFICATIONS; INTERVAL STRUCTURES; INTERVAL TEMPORAL LOGICS; MODAL LOGICS; MODAL OPERATORS; TEMPORAL STRUCTURES; TIME INTERVALS; UNDECIDABILITY; UNDECIDABILITY RESULTS; TEMPORAL LOGIC
## 20 BIONICS; COMPUTABILITY AND DECIDABILITY; COMPUTER SCIENCE; INFORMATION THEORY; DECISION PROCEDURES; INTERVAL LOGICS; INTERVAL TEMPORAL LOGICS; LINEAR ORDERS; NEIGHBORHOOD LOGICS; ORDERED DOMAINS; PROPOSITIONAL LANGUAGES; RESEARCH AREAS; SPECIFIC CLASSES; SUB INTERVALS; TEMPORAL STRUCTURES; ARTIFICIAL INTELLIGENCE
## 21 COMPUTABILITY AND DECIDABILITY; COMPUTATIONAL COMPLEXITY; DECISION THEORY; SEMANTICS; INTERVAL TEMPORAL LOGIC; RIGHT PROPOSITIONAL NEIGHBORHOOD LOGIC; TABLEAUX-BASED DECISION PROCEDURES; TEMPORAL LOGIC
## 22
## DOI Year LCS GCS
## 1 10.1007/s10472-013-9376-4 2014 25 38
## 2 10.1007/s10472-013-9337-y 2014 2 22
## 3 10.1007/s00236-015-0250-1 2016 22 42
## 4 10.1145/3281028 2018 22 17
## 5 10.1093/logcom/exn063 2010 33 49
## 6 10.1016/j.tcs.2014.03.033 2014 13 36
## 7 10.4230/LIPIcs.STACS.2010.2488 2010 18 34
## 8 10.1007/978-3-642-14162-1_29 2010 26 54
## 9 10.1145/3239573 2018 17 4
## 10 10.1145/3241064 2018 17 5
## 11 <NA> NA NA NA
## 12 10.1016/j.ipm.2019.102149 2020 30 7
## 13 10.1145/3397271.3401112 2020 15 34
## 14 10.1145/1277741.1277824 2007 18 68
## 15 10.1007/978-3-319-40229-1_27 2016 14 18
## 16 <NA> NA NA NA
## 17 10.4230/LIPIcs.CSL.2015.193 2015 15 18
## 18 10.1109/LICS.2011.35 2011 13 27
## 19 10.1007/978-3-540-89439-1_41 2008 17 44
## 20 10.1007/978-3-540-87803-2_7 2008 11 17
## 21 10.1007/s10817-006-9051-0 2007 26 37
## 22 2003 23 64#ggplotly(histPlotNet$g)DEVO SPOSTARE I FILE IN QUESTA DIRECTORY PER METTERLI External
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oppure